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O que é descida de gradiente? Descendência de gradiente é um algoritmo usado para otimizar a função de custo ou o erro do modelo. É usado para encontrar o valor mínimo de erro possível em seu modelo. Descendência de gradiente pode ser pensada como a direção que você deve seguir para alcançar o menor erro possível.
- Qual é a fórmula da função de custo?
- Qual é a função de custo na regressão linear?
- Por que a função de custo é 1 2?
- Qual é a função de custo na rede neural?
Qual é a fórmula da função de custo?
A forma geral da fórmula da função de custo é c (x) = f + v (x) c (x) = f + v (x), onde f é o custo fixo total, v é o custo variável, x é o número de unidades, e C (x) é o custo total de produção.
Qual é a função de custo na regressão linear?
A função de custo da regressão linear:
A função de custo é o erro médio das amostras n nos dados (para todos os dados de treinamento) e a função de perda é o erro para pontos de dados individuais (para um exemplo de treinamento). A função de custo de uma regressão linear é o erro quadrático médio da raiz ou o erro médio ao quadrado.
Por que a função de custo é 1 2?
É simples. É porque quando você obtém a derivada da função de custo, que é usada na atualização dos parâmetros durante a descida de gradiente, que 2 na energia é cancelada com o 12 multiplicador, portanto a derivação é mais limpa.
Qual é a função de custo na rede neural?
Uma função de custo é uma medida de "quão boa" uma rede neural fez em relação à sua amostra de treinamento e a saída esperada. Também pode depender de variáveis como pesos e preconceitos. Uma função de custo é um valor único, não um vetor, porque classifica o quão boa a rede neural foi como um todo.
