如何选择梯度下降算法中的α

“Debugging”: How to make sure gradient descent is working correctly

怎样确保梯度下降算法正确的运行

 迭代次数从100-200时，损失函数变化较大；

迭代次数从300-400时，损失函数变化不大，说明算法在300处开始收敛

通过画出损失函数的变化图来判断算法正确与否以及什么时候收敛

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如果损失函数出现下面情况

说明算法没有有效的工作，原因是α太大，使用较小的α。

Summary:

  if α is too small: slow convergence.

  if α is too large: J(θ) may not decrease on every iteration; may not converge.

总结：

  如果α太小，收敛速度慢

  如果α太大，J(θ) 可能不是每次迭代都下降，可能不收敛

选择α，尝试：0.001，0.003，0.01，0.03，0.1，0.3，1...