损失函数梯度下降matlab
时间: 2023-11-19 07:51:19 浏览: 49
损失函数梯度下降是一种常用的优化算法,可以用于训练神经网络等机器学习模型。在 MATLAB 中,可以使用 gradient 函数来计算损失函数的梯度,使用 gradient descent 算法来更新模型参数。具体实现步骤如下:
1. 定义损失函数,例如均方误差(MSE):
```
function loss = mse_loss(y_true, y_pred)
loss = mean((y_true - y_pred).^2);
end
```
2. 计算损失函数的梯度:
```
function grad = mse_grad(y_true, y_pred)
grad = 2 * (y_pred - y_true) / length(y_true);
end
```
3. 初始化模型参数,例如线性回归中的权重和偏置:
```
w = randn(1, n_features);
b = randn();
```
4. 定义学习率和迭代次数:
```
lr = 0.01;
n_iters = 1000;
```
5. 使用梯度下降算法更新模型参数:
```
for i = 1:n_iters
y_pred = X * w' + b;
loss = mse_loss(y_true, y_pred);
grad_w = mse_grad(y_true, y_pred) * X;
grad_b = mse_grad(y_true, y_pred);
w = w - lr * grad_w;
b = b - lr * grad_b;
end
```
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