梯度稀释10倍法步骤 梯度公式？
梯度公式？
梯度的计算公式：gradu=aₓ（∂U/∂x）aᵧ（∂U/∂y）AZ（∂U/∂z）
梯度的本义是一个向量（vector），即函数在这一点的方向导数沿这个方向有最大值，即，这一点上的函数沿这个方向（梯度方向）变化最快，变化率最大（梯度模量）。
转换层怎么计算？
首先，您不需要数到几次。你可以把每次输给前线的坡度加起来。举一个一维的例子：输入是x，有一个隐层y=W2*XB2，输出层是Z=W1*YB1，隐层和输出层有损耗：L2=（y-C2）^2，L1=（Z-c1）^2，总损耗函数L=L1。
在反向传播过程中，首先计算L1到Z的偏导数DL1/DZ，然后通过反向传播一层计算L1到y的偏导数DL1/dy；然后计算隐层损耗，计算L2到y的偏导数dl2/dy，它是损失函数对Y的偏导数：DL/dy=DL1/dy，dl2/dy；最后，DL/dy传播到网络的第一层。
其次，l-bfgs只是一个优化算法，与反向传播无关。对于样式转换，可以使用Adam的一阶算法进行优化，最终效果几乎相同，代码编写简单。
随机梯度下降为什么比梯度下降快？
从理论上讲，随机梯度比梯度下降得快有两个原因。
由于初始化设置中的参数是随机的，通常远离最佳结果，因此在初始阶段快速离开初始区域并向前移动到最佳区域非常重要。随机梯度下降算法每次迭代只有一个样本。与梯度下降算法相比，只要学习速率正确，随机梯度下降算法可以更快地离开初始区域，并且在初始阶段所花费的时间远远大于随机梯度下降算法面对噪声时在后期所浪费的时间。
在梯度下降算法的计算中，所有的数据都是同时计算的，所有的数据通常都包含相似的数据，构成冗余。因此，在实际应用中，即使使用少量的随机数据，随机梯度下降算法的结果也与梯度下降算法的结果基本相同。当数据集非常大时，很可能会出现类似的函数。新加坡元的优势在这个时候更加明显。梯度下降将在每次参数更新之前计算相似样本的梯度。SGD更新一个样本的方法使得无需遍历就可以很容易地得到最优解。虽然会损失一些精度，但很幸运是的，当我们做机器学习训练任务时，大多数时候我们并不追求最优解，而是往往提前结束，所以精度的小缺陷在这里并不那么重要。
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