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DeepLearning笔记(1)——逻辑回归

1. 符号表示

假设有一批猫和非猫的图片,要判断是否是猫。假设图片都是彩色图片,尺寸为

在训练的时候,将图片进行铺平展开,如下图所示:

表示样本的个数,表示特征数,则:

2. sigmoid

对于二元分类的一个样本输入,令。即是一个概率值。

,则,其中为sigmoid函数,

3. 损失函数

对于一个训练样本,定义其损失函数为:

则:

  • 时,,为了使 尽量小,需要 尽量大
  • 时,,为了使 尽量小,需要 尽量小

整体的损失函数为:

4. 单个样本的梯度下降

对于一个样本,令:

则:

因此:

5. 梯度下降

对于整体:

其中 为学习速率。

写成向量化的形式为: