CodingTrain / CodingTrain/Toy-Neural-Network-JS
Gradient Optimization
- Langage dominant
- JavaScript
- Étoiles
- 437
- Forks
- 242
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Description
Since the derivative of the cost function is actually `2 * error`, training speed can be increased by doubling the learningRate or multiplying the gradients by two.
Guide de contribution
Aucun guide de contribution indexé pour ce dépôt
Piste de recherche
Aucun fichier ni test n’est nommé. Repérez dans la bibliothèque JavaScript les points d’entrée de la dérivée de la fonction de coût, de la gestion de learningRate et de la mise à jour du gradient, puis vérifiez si le facteur deux manque dans la dérivée. La tâche est terminée lorsque l’ajustement convenu est appliqué et qu’il est confirmé que le comportement de l’entraînement s’améliore sans modifier le résultat attendu.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Évaluation
- Stack technique
- javascript
- Domaine
- machine-learning
- Type d'issue
- Bug
- Difficulté
- 3/5
- Temps estimé
- 1-2 jours
- Activité
- À l'abandon
- Clarté
- Plutôt claire
- Accessibilité débutants
- 42/100