Fisher信息、梯度方差与学习率调度器的计算流程

news2025/3/18 6:07:25

Fisher信息、梯度方差与学习率调度器的计算流程

目录

    • Fisher信息、梯度方差与学习率调度器的计算流程
      • **步骤1：定义模型与数据集**
      • **步骤2：计算梯度与Fisher信息**
      • **步骤3：计算梯度方差**
      • **步骤4：定义学习率调度器**
      • **步骤5：参数更新流程**
      • **示例输出**
      • **关键概念说明**

步骤1：定义模型与数据集

模型：逻辑回归分类器，参数为θ = [w, b]
数据集：2个样本（x, y）

  • 样本1：x=0 → y=0
  • 样本2：x=1 → y=1

目标函数（对数似然）：
L ( θ ) = ∑ i

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