训练模式就是为了找到最优的参数吗，这里的参数指的是什么？

Question

比如一次丢进去20张图片训练，训练是不是就是为了找出可以得出最小损失的参数，这里的参数是什么的参数，是sigmoid的函数参数吗？这里不是很懂。

Answer 1

正十七 2020-01-30 22:13:58

同学你好，新年快乐！

训练就是为了找出最小损失的参数。这点你理解的没错。

这里的模型是sigmoid(Wx+b), 其中，W和b是参数，x是输入，sigmoid是一种计算方式，即f(x) = 1/(1+ e^-x)。

• 提问者 qq__9987 #1

  老师还有个地方不明白，比如第一次丢入20张图片，那就是要求出使得20张图片的平均损失最小的参数。那下次再丢入20张图片，获取的最佳参数是怎么算的，是这次获取的最佳参数和上次20张图片的最佳参数的平均吗，这里不是很懂。

• 正十七 回复 提问者 qq__9987 #2

  梯度下降，不是每次都找到最佳平均，而是每次向梯度的方向更新一下。比如，当前参数是w，在20张图像上算出来的梯度是w1,那么在这一步，w的更新就是w-lambda * w1. lambda是一个预设的值，比如0.001.