鲜花网站数据库建设,镇江网站搭建,婚庆策划公司简介,重庆忠县网站建设公司哪里有计算图用于logistic回归函数
先回顾一下单一样本的logistic回归损失函数的公式#xff0c;公式如下#xff1a; 将logistic函数用计算图表示出来(以两个基础量为例)#xff0c;计算图如下#xff1a; 前向传播已经完成#xff0c;接下来完成后向传播
运用链式法则依次求…计算图用于logistic回归函数
先回顾一下单一样本的logistic回归损失函数的公式公式如下 将logistic函数用计算图表示出来(以两个基础量为例)计算图如下 前向传播已经完成接下来完成后向传播
运用链式法则依次求出 , ,,,
补充梯度下降法--更新变量
当把每个变量的导数求出后就可以使用梯度下降法进行变量更新
梯度下降法公式,其中 为学习速率(learning rate)
每次更新迭代计算 m个样本的梯度下降
少量样本的logistic计算图求完后可以推广到m个样本的计算图
成本函数公式
每个导数求和之后求平均值(除以m) 代码实现
使用for循环来对m个样本进行后向传播计算
同时在for循环内部嵌套for循环来对i个基础量进行求和
在外层for循环结束后进行基础量的迭代
这样完成简单的迭代算法代码实现 不足之处
两个for循环在大量的样本数据面前会使迭代时间大大增加算法效率及其低下
向量化的出现能够很好地解决这个问题
