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What issues can arise during gradient descent?
- Kann in lokalem Minimum hängenbleiben
- Lernrate kann zu langsam sein -> Langsames Konvergieren
- Lernrate kann zu schnell sein -> Ergebnis divergiert und / oder oszilliert.
Tags:
Quelle: CI Teil 1 Lecture 2
Quelle: CI Teil 1 Lecture 2
Karteninfo:
Autor: Sepp Samuel
Oberthema: Telematik
Thema: Computational Intelligence
Schule / Uni: TU Graz
Veröffentlicht: 02.07.2014