上图是课上的编程作业运行10000次迭代后,输出每一百次迭代 训练准确度和测试准确度的走势图,可以看到在600代左右测试准确度为最大的,74%左右, 然后掉到70%左右,再掉到68%左右,然后升到70%,然后是68%, 然后稳定在70% , 这个设置的 学习率为 0.005  。

这个是学习率设置为0.01的情况,在900代左右达到72%准确度的测试准确度, 7500代以后测试准确度也达到最大值 72%

根据这个小测试,一个小想法就是 在训练最早到达最高值以后就可以停止训练了,但是什么时候到达的值是最大的呢,这个也不好解释和判断,某种意义上只要达到某个高度再训练就变差的时候,这时候就可以停止了。

源码地址:

https://github.com/guojun007/logistic_regression_cat

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