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人工智能训练的核心秘密:梯度下降与L1/L2正则化
y_true = 2预测值 10 比真实值 2 大了 8,模型错了。定义一个函数,用来量化"错得有多严重"。这个函数叫损失函数,我们用均方误差把当w = 10这个 64 代表当前模型的错误程度。方法解决的问题梯度公式对参数的作用梯度下降如何找到让损失最小的参数梯度 = 2×误差×x_k让每个参数朝损失减小的方向移动L2 正则化防止参数过大导致过拟合梯度 = 2×误差×x_k + 2×λ×w_k所有
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