MINST 数字识别中模型训练中优化函数怎么用python写
时间: 2023-12-23 21:02:05 浏览: 41
在 MINST 数字识别中,常用的优化函数是梯度下降法(Gradient Descent),其实现可以使用 Python 的 NumPy 库来完成。
以下是一个简单的梯度下降法实现示例:
```python
import numpy as np
def gradient_descent(X, y, theta, alpha, num_iters):
m = y.size # 样本数量
J_history = np.zeros(num_iters) # 用于保存每次迭代后的代价函数值
for i in range(num_iters):
h = X.dot(theta) # 计算预测值
theta = theta - alpha * (1/m) * (X.T.dot(h-y)) # 更新参数
J_history[i] = compute_cost(X, y, theta) # 记录代价函数值
return theta, J_history
def compute_cost(X, y, theta):
m = y.size # 样本数量
h = X.dot(theta) # 计算预测值
J = 1/(2*m) * np.sum((h-y)**2) # 计算代价函数值
return J
```
其中,X 和 y 分别表示训练集的特征矩阵和标签向量,theta 表示模型参数,alpha 表示学习率,num_iters 表示迭代次数。在 gradient_descent 函数中,使用 for 循环进行多次迭代,每次迭代都更新参数 theta,并记录代价函数值。在 compute_cost 函数中,计算代价函数的值。最终返回训练好的模型参数 theta 和每次迭代后的代价函数值列表 J_history。
需要注意的是,以上代码只是一个简单的示例,实际中可能会使用更加复杂的优化算法。
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