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What issues can arise during gradient descent?
- Kann in lokalem Minimum hängenbleiben
- Lernrate kann zu langsam sein -> Langsames Konvergieren
- Lernrate kann zu schnell sein -> Ergebnis divergiert und / oder oszilliert.
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Source: CI Teil 1 Lecture 2
Source: CI Teil 1 Lecture 2
Flashcard info:
Author: Sepp Samuel
Main topic: Telematik
Topic: Computational Intelligence
School / Univ.: TU Graz
Published: 02.07.2014