Neural Networks and Deep Learning 學習筆記(三)
1. 怎麼理解C(w,b)≡12n∑x∥y(x)−a∥2
首先，
範函是一個函式，其為向量空間內的所有向量賦予非零的正長度或大小
好吧，這其實是個均方誤差函式，可自行查閱百度百科，但是不明白為什麼是
2. 什麼是梯度下降，為什麼要用梯度下降演算法。
首先，梯度就是標量場某一點增長最快的方向向量，向量大小是這個最大變化率。
就比如一元函式（就是y=f(x)這種）函式，那麼梯度的大小為其導數，因為導數就是
我們知道沿梯度方向是增長最快的方向，那麼沿著梯度的反方向就是減小最快的方向了。此時的減小率為最大也就是斜率。而
所以神經網路中用梯度下降法逼近真實值非常好，不至於一次減小的過大造成更大偏差。
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