[发明专利]一种梯度下降算法的差异可视分析方法在审
| 申请号： | 202010119920.0 | 申请日： | 2020-02-26 |
| 公开（公告）号： | CN111488967A | 公开（公告）日： | 2020-08-04 |
| 发明（设计）人： | 孙国道;付伟胜;厉栋;蒋莉 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种梯度下降算法的差异可视分析方法，包括以下步骤：采用梯度下降算法对线性回归数据集进行训练，提取训练过程中的特征向量，并且得到最优线性回归系数。运用可视化技术对上面提取的特征向量进行可视分析，通过热力图来展示梯度下降算法对多个模型的训练结果，采用线性拟合和误差曲线协助用户直观地认识梯度下降算法，运用矩阵图来进行横向和纵向比较，以此来帮助用户理解梯度下降算法，了解学习率或动量的变化给最后的结果带来的影响，利用利用散点矩阵图来探索每个模型中不同特征参数之间的关联性。通过以上步骤帮助深度学习初学者理解梯度下降算法的工作原理，并且帮助他们掌握并且熟练使用不同的梯度下降算法，以及明白它们的差异性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 梯度 下降 算法 差异 可视 分析 方法 | ||
【主权项】：
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