Kaedah pengoptimuman turunan kecerunan untuk model regresi logistik
Regression logistik ialah model klasifikasi binari yang biasa digunakan yang tujuannya adalah untuk meramalkan kebarangkalian sesuatu peristiwa.
Masalah pengoptimuman model regresi logistik boleh dinyatakan sebagai: menganggar parameter model w dan b dengan memaksimumkan fungsi kemungkinan log, dengan x ialah vektor ciri input dan y ialah label yang sepadan (0 atau 1). Khususnya, dengan mengira jumlah kumulatif log(1+exp(-y(w·x+b))) untuk semua sampel, kita boleh memperoleh nilai parameter optimum, supaya model boleh memuatkan data dengan baik.
Masalah selalunya diselesaikan menggunakan algoritma penurunan kecerunan, seperti parameter yang digunakan dalam regresi logistik untuk memaksimumkan kemungkinan log.
Berikut ialah langkah-langkah algoritma penurunan kecerunan model regresi logistik:
1 Parameter permulaan: Pilih nilai awal, biasanya 0 atau nilai rawak, untuk memulakan w, b.
2 Tentukan fungsi kehilangan: Dalam regresi logistik, fungsi kehilangan biasanya ditakrifkan sebagai kehilangan entropi silang, iaitu, untuk sampel, jurang antara kebarangkalian yang diramalkan dan label sebenar.
3 Kira kecerunan: Gunakan peraturan rantai untuk mengira kecerunan fungsi kehilangan terhadap parameter. Untuk regresi logistik, pengiraan kecerunan termasuk terbitan separa berkenaan dengan w dan b.
4. Kemas kini parameter: Gunakan algoritma penurunan kecerunan untuk mengemas kini parameter. Peraturan kemas kini parameter ialah: nilai parameter baharu = nilai parameter lama - kadar pembelajaran * kecerunan. Antaranya, kadar pembelajaran adalah hiperparameter yang mengawal kelajuan penurunan kecerunan.
5 Lelaran: Ulang langkah 2-4 sehingga syarat berhenti dipenuhi, seperti mencapai bilangan lelaran maksimum atau perubahan kerugian kurang daripada ambang tertentu.
Berikut adalah beberapa perkara penting yang perlu diberi perhatian:
1. Pilihan kadar pembelajaran: Pilihan kadar pembelajaran mempunyai kesan yang besar terhadap kesan penurunan kecerunan. Jika kadar pembelajaran terlalu besar, proses penurunan kecerunan mungkin sangat tidak stabil; jika kadar pembelajaran terlalu kecil, proses penurunan kecerunan mungkin sangat perlahan. Biasanya, kami menggunakan strategi pereputan kadar pembelajaran untuk melaraskan kadar pembelajaran secara dinamik.
2 Regularisasi: Untuk mengelakkan overfitting, kami biasanya menambah istilah regularization pada fungsi loss. Istilah regularisasi biasa termasuk regularization L1 dan regularization L2. Syarat regularisasi ini akan menjadikan parameter model lebih jarang atau lebih lancar, sekali gus mengurangkan risiko pemasangan berlebihan.
3. Penurunan Kecerunan Kelompok lwn Penurunan Kecerunan Stokastik: Penurunan kecerunan kelompok penuh boleh menjadi sangat perlahan apabila berurusan dengan set data berskala besar. Oleh itu, kami biasanya menggunakan keturunan kecerunan stokastik atau keturunan kecerunan kelompok mini. Kaedah ini hanya menggunakan sebahagian daripada data untuk mengira kecerunan dan mengemas kini parameter pada satu masa, yang boleh meningkatkan kelajuan latihan dengan banyak.
4. Berhenti awal: Semasa proses latihan, kami biasanya memantau prestasi model pada set pengesahan. Apabila kehilangan pengesahan model tidak lagi berkurangan dengan ketara, kami boleh menghentikan latihan lebih awal untuk mengelakkan overfitting.
5. Rambatan Belakang: Apabila mengira kecerunan, kita menggunakan peraturan rantai untuk rambatan belakang. Proses ini akan memindahkan kesan fungsi kehilangan pada lapisan keluaran model kepada lapisan input model, sekali gus membantu kami memahami di mana model memerlukan penambahbaikan.
Melalui langkah dan perkara utama di atas, kita boleh melaksanakan algoritma penurunan kecerunan model regresi logistik. Algoritma ini boleh membantu kami mencari parameter model optimum untuk ramalan pengelasan yang lebih baik.
Atas ialah kandungan terperinci Kaedah pengoptimuman turunan kecerunan untuk model regresi logistik. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Bagi anda yang mungkin baru dalam lajur saya, saya secara meluas meneroka kemajuan terkini di AI di seluruh papan, termasuk topik seperti yang terkandung AI, penaakulan AI, terobosan berteknologi tinggi di AI, kejuruteraan segera, latihan AI, Fielding of AI, AI Re Re,

Pelan Tindakan Benua AI yang bercita -cita tinggi Eropah bertujuan untuk mewujudkan EU sebagai pemimpin global dalam kecerdasan buatan. Unsur utama ialah penciptaan rangkaian AI Gigafactories, setiap perumahan sekitar 100,000 cip AI maju - empat kali kapasiti

Pendekatan Bersatu Microsoft ke Aplikasi Ejen AI: Kemenangan yang jelas untuk Perniagaan Pengumuman baru -baru ini Microsoft mengenai keupayaan ejen AI baru terkesan dengan persembahan yang jelas dan bersatu. Tidak seperti banyak pengumuman teknologi yang terjatuh di TE

Memo CEO Shopify Tobi Lütke baru -baru ini dengan berani mengisytiharkan penguasaan AI sebagai harapan asas bagi setiap pekerja, menandakan peralihan budaya yang signifikan dalam syarikat. Ini bukan trend seketika; Ini adalah paradigma operasi baru yang disatukan ke p

Kerangka utama Z17 IBM: Mengintegrasikan AI untuk operasi perniagaan yang dipertingkatkan Bulan lalu, di ibu pejabat New York IBM, saya menerima pratonton keupayaan Z17. Membina kejayaan Z16 (dilancarkan pada tahun 2022 dan menunjukkan pendapatan yang berterusan berkembang

Buka kunci keyakinan yang tidak dapat disangkal dan menghapuskan keperluan untuk pengesahan luaran! Lima chatgpt ini akan membimbing anda ke arah kepercayaan diri yang lengkap dan peralihan transformatif dalam persepsi diri. Cukup salin, tampal, dan sesuaikan dengan pendahuluan

Kajian baru -baru ini oleh Anthropic, sebuah syarikat keselamatan dan penyelidikan kecerdasan buatan, mula mendedahkan kebenaran tentang proses -proses yang kompleks ini, menunjukkan kerumitan yang mengganggu sama dengan domain kognitif kita sendiri. Kecerdasan semulajadi dan kecerdasan buatan mungkin lebih serupa daripada yang kita fikirkan. Mengintip di dalam: Kajian Interpretasi Antropik Penemuan baru dari penyelidikan yang dijalankan oleh antropik mewakili kemajuan yang signifikan dalam bidang interpretasi mekanistik, yang bertujuan untuk membalikkan pengkomputeran dalaman AI -bukan hanya memerhatikan apa yang AI lakukan, tetapi memahami bagaimana ia melakukannya di tahap neuron buatan. Bayangkan cuba memahami otak dengan melukis kebakaran neuron apabila seseorang melihat objek tertentu atau berfikir tentang idea tertentu. A

Dragonwing Qualcomm: Lonjakan Strategik ke Perusahaan dan Infrastruktur Qualcomm secara agresif memperluaskan jangkauannya di luar mudah alih, mensasarkan pasaran perusahaan dan infrastruktur di seluruh dunia dengan jenama Dragonwing yang baru. Ini bukan sekadar rebran


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual