Gradient Descent Algorithm Math
Loop & Logic · 13:52 · Watch on YouTube
이 영상은 두 번의 전체 수동 업데이트 단계를 통해 선형 회귀를 위한 경사 하강법을 가르치며, 초기 w=0.5, b=10 및 학습률 0.01에서 MSE가 ~4,653에서 ~2.1M으로 폭증하여 너무 큰 학습률로 인한 발산을 증명합니다.
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이 영상은 두 번의 전체 수동 업데이트 단계를 통해 선형 회귀를 위한 경사 하강법을 가르치며, 초기 w=0.5, b=10 및 학습률 0.01에서 MSE가 ~4,653에서 ~2.1M으로 폭증하여 너무 큰 학습률로 인한 발산을 증명합니다.