描述关于交叉熵损失函数的随机梯度下降优化算法
时间: 2024-05-23 07:08:29 浏览: 162
kNN_梯度下降算法_
交叉熵损失函数是深度学习中常用的损失函数之一,用于衡量模型预测结果与真实结果之间的差距。而随机梯度下降(SGD)是一种基本的优化算法,用于最小化损失函数。
具体来说,使用交叉熵损失函数的随机梯度下降优化算法可以描述为以下步骤:
1. 随机初始化模型参数,比如权重矩阵和偏置向量。
2. 从训练集中随机抽取一个样本,并将其输入到模型中进行前向传播,计算模型的输出结果。
3. 计算该样本的交叉熵损失函数值。
4. 计算损失函数对模型参数的梯度,使用链式法则进行反向传播。
5. 根据梯度更新模型参数,如下式所示:
$$
\theta = \theta - \eta \cdot \nabla_{\theta} L
$$
其中,$\theta$ 表示模型参数,$L$ 表示损失函数,$\eta$ 表示学习率。
6. 重复步骤2-5,直到达到指定的迭代次数或收敛条件。
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