深度学习实践3

这次利用随机梯度下降，随机梯度下降法在神经网络中被证明是有效的。效率较低(时间复杂度较高)，学习性能较好。

随机梯度下降和梯度下降相比区别在于：

1、损失函数由cost()更改为loss()。cost是计算所有训练数据的损失，loss是计算一个训练函数的损失。

2、梯度函数gradient()由计算所有训练数据的梯度更改为计算一个训练数据的梯度。

3、本算法中的随机梯度主要是指，每次拿一个训练数据来训练，然后更新梯度参数。

import matplotlib.pyplot as plt

x_data = [1.0, 2.0, 3.0]
y_data = [2.0, 4.0, 6.0]

w = 1.0


def forward(x):
    return x * w


# calculate loss function
def loss(x, y):
    y_pred = forward(x)
    return (y_pred - y) ** 2


# define the gradient function  sgd
def gradient(x, y):
    return 2 * x * (x * w - y)


epoch_list = []
loss_list = []
print('predict (before training)', 4, forward(4))
for epoch in range(100):
    for x, y in zip(x_data, y_data):
        grad = gradient(x, y)
        w = w - 0.01 * grad  # update weight by every grad of sample of training set
        print("\tgrad:", x, y, grad)
        l = loss(x, y)
    print("progress:", epoch, "w=", w, "loss=", l)
    epoch_list.append(epoch)
    loss_list.append(l)

print('predict (after training)', 4, forward(4))
plt.plot(epoch_list, loss_list)
plt.ylabel('loss')
plt.xlabel('epoch')
plt.show()

标签：loss,梯度,list,实践,学习,print,epoch,深度,forward
来源： https://www.cnblogs.com/zc-dn/p/16370027.html