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第 11 屆 iThome 鐵人賽

DAY 10
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我是高中生,我學ML和NLP系列 第 10

【Day 10】RNN學習筆記II Part II

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當RNN在Train的同時,每個Input的權重參數都會依照梯度下降法而調整。然而參考的依據是看loss值,當loss值變高時,會盡量不要往那個方向找,如果相差太大,會考慮往遠一點的地方找。但這會造成當我走一小步路造成loss值有很大的轉變時,會希望以最高效率預測loss最低的地方,於是會跑很大一步路導致超出範圍而噴出Error。

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原因如圖。


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