Influence of feature scaling on convergence of gradient iterative algorithm

Feature scaling is a method to unify self-variables or feature ranges in data. In data processing, it is usually used in data pre-processing. Because in the original data, the range of variables is very different. Feature scaling is a necessary step in the calculation of stochastic gradient descent....

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Journal of physics. Conference series Jg. 1213; H. 3; S. 32021 - 32025
1. Verfasser:	Wan, Xing
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Bristol IOP Publishing 01.06.2019
Schlagworte:	Convergence Data processing Iterative algorithms Iterative methods Scaling
ISSN:	1742-6588, 1742-6596
Online-Zugang:	Volltext
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Schreiben Sie den ersten Kommentar!