论文摘要
在用梯度算法求解逻辑回归分类问题时,由于学习率不同的设置,会使得模型收敛较慢以及在极值点附近出现震荡.而学习率多数凭借经验或按迭代的次数进行调整,效果欠佳.为此提出一种自适应调整方法,在不引入新参数的同时,根据样本集分类准确率的变化对学习率进行更新.在梯度下降较快时,增大学习率,加快收敛速度;在梯度平缓时,缩小学习率,减少最优解在极值点附近的震荡,实验结果验证了该方法的有效性.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 严晓明
关键词: 梯度下降,学习率,自适应,分类准确率
来源: 福建师范大学学报(自然科学版) 2019年03期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 数学
单位: 福建师范大学数学与信息学院,数字福建环境监测物联网实验室
基金: 国家自然科学基金资助项目(11672074)
分类号: O241.6
页码: 24-28
总页数: 5
文件大小: 407K
下载量: 257
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