Day11 when gradient is small……
怎么知道是局部小 还是鞍点?
using Math
这里巧妙的说明了hessan矩阵可以决定一个二次函数的凹凸性 也就是 θ \theta θ 是min 还是max,最后那个有些有些 哈 是一个saddle;
然后这里只要看hessan矩阵是不是正定的就好(详见 线性代数)
example – using Hessan
奇怪这里为什么不是主对角线呀,难道两个都一样嘛 晕死,得复习线代了
Dont afraid of saddle point(鞍点)
征向量 u 和对应的特征值 λ定义为满足下列关系的向量和标量:Hu=λu
在梯度下降算法中,我们希望选择使得 L*(*θ) 减小的 θ 方向。如果 λ
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