代价函数为什么要除以2？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
在梯度下降中，我们通过计算代价函数对参数的偏导数来确定参数的更新方向和幅度。
具体而言，梯度下降的迭代公式为θ = θ - α * ΔJ(θ)，其中θ是参数，α是学习率，ΔJ(θ)是代价函数对参数的偏导数。
在没有除以2的情况下，迭代公式变为θ = θ - α * ΔJ(θ)。
这时，更新步长会变大一倍，可能导致算法难以收敛。
除以2后的迭代公式θ = θ - (α/2) * ΔJ(θ)使得更新步长变为原来的一半，更加适合梯度下降算法的迭代过程，可以更好地控制参数的更新速度和稳定性。