具有随机梯度下降(SGD)更新规则的线性回归

时间:2015-03-23 21:41:40

标签: python linear-regression

据我所知,在SGD,我们更新权重w.r.t.一个训练的例子如:

for i in range(m):
   weights = weights + (alpha * gradient) # for each i in m

我们是否会根据此单次更新或整个运行训练集后计算新的均方误差(我的成本函数)?

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

基于单个更新。使用单个训练示例估计梯度,然后将其用于更新权重。更新后,您可以计算新的损失函数,以查看优化的效果。

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