吴恩达机器学习专项课程 | 如何设置学习率

吴恩达机器学习专项课程主要讨论了学习率的选择对于机器学习算法的重要性。如果学习率太小,算法运行缓慢;如果学习率太大,算法可能无法收敛。文章详细解释了如何通过观察成本函数的迭代变化来判断学习率是否适当,并提供了解决成本上升问题的建议,即减小学习率。此外,文章还强调了正确实施梯度下降的重要性,并给出了一个调试技巧:使用非常小的学习率来观察成本函数是否减少,以此判断代码中是否存在错误。最后,文章建议在实际应用中尝试不同的学习率,以找到能够使成本函数快速且持续降低的最佳学习率。

学习率的重要性:选择适当的学习率对于机器学习算法的运行效果至关重要。

学习率过小或过大的影响:学习率太小导致算法运行缓慢,学习率太大可能导致算法无法收敛。

观察成本函数变化:通过绘制多次迭代的成本函数变化来判断学习率是否适当,成本上升可能是学习率过大或代码错误的迹象。

解决成本上升问题:减小学习率可以解决成本上升问题,使算法能够持续下降并收敛到全局最小值。

正确实施梯度下降:使用减号而非加号来更新参数,以避免成本函数远离全局最小值。

调试技巧:使用非常小的学习率观察成本函数是否减少,以此判断代码中是否存在错误。

尝试不同学习率:在实际应用中,尝试一系列不同的学习率,找到能够使成本函数快速且持续降低的最佳学习率。

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