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....

Celý popis

Uložené v:

Podrobná bibliografia
Vydané v:	Journal of physics. Conference series Ročník 1213; číslo 3; s. 32021 - 32025
Hlavný autor:	Wan, Xing
Médium:	Journal Article
Jazyk:	English
Vydavateľské údaje:	Bristol IOP Publishing 01.06.2019
Predmet:	Convergence Data processing Iterative algorithms Iterative methods Scaling
ISSN:	1742-6588, 1742-6596
On-line prístup:	Získať plný text
Tagy:	Pridať tag Žiadne tagy, Buďte prvý, kto otaguje tento záznam!

Buďte prvý, kto okomentuje tento záznam!