大家我是猿童学！这次给大家带来的是基于前馈神经网络完成鸢尾花分类！在本实验中，我们使用的损失函数为交叉熵损失；优化器为随机梯度下降法；评价指标为准确率。一、小批量梯度下降法在梯度下降法中，目标函数是整个训练集上的风险函数，这种方式称为批量梯度下降法（BatchGradientDescent，BGD）。批量梯度下降法在每次迭代时需要计算每个样本上损失函数的梯度并求和。当训练集中的样本数量NNN很大时，空间复杂度比较高，每次迭代的计算开销也很大。为了减少每次迭代的计算复杂度，我们可以在每次迭代时只采集一小部分样本，计算在这组样本上损失函数的梯度并更新参数，这种优化方式称为小批量梯度下降法（Mini

大家我是猿童学！这次给大家带来的是基于前馈神经网络完成鸢尾花分类！在本实验中，我们使用的损失函数为交叉熵损失；优化器为随机梯度下降法；评价指标为准确率。一、小批量梯度下降法在梯度下降法中，目标函数是整个训练集上的风险函数，这种方式称为批量梯度下降法（BatchGradientDescent，BGD）。批量梯度下降法在每次迭代时需要计算每个样本上损失函数的梯度并求和。当训练集中的样本数量NNN很大时，空间复杂度比较高，每次迭代的计算开销也很大。为了减少每次迭代的计算复杂度，我们可以在每次迭代时只采集一小部分样本，计算在这组样本上损失函数的梯度并更新参数，这种优化方式称为小批量梯度下降法（Mini

个人简介： >📦个人主页：赵四司机>🏆学习方向：JAVA后端开发 >📣种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在！>💖喜欢的话麻烦点点关注喔，你们的支持是我的最大动力。目录一：前言二：方向选择三：正式学习1.阶段一（JavaSE）2.阶段二（JavaWeb）3.阶段三（SSM框架学习）4.阶段四（入门项目）5.阶段五（微服务项目） 四：写在最后一：前言        博主目前是一个大四学生，刚进入大学时候，真的是对自己的人生以及大学生活毫无安排，都是简简单单完成学校布置的任务即可，剩下的时间就是玩，也没有制定自己的方向。直到到了大三下学期，我才开始制定好自己的学习方向，我选择了就业岗位较多的Jav

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