1. 求偏导、更新以及模型的训练

以 LogisticRegression 为例:

  • 求损失函数关于参数的偏导:

    import theano.tensor as T
    g_W = T.gradient(cost=cost, wrt=clf.W)
    g_b = T.gradient(cost=cost, wrt=clf.b)
  • 参数的更新

    updates = [(clf.W, clf.W - learning_rate*g_W), (clf.b, clf.b - learning_rate*g_b)]
  • 模型的训练:

    train_model = theano.function(
    inputs=[index],
    outputs=cost,
    updates=updates,
    givens={
    x: trainset_x[index*batch_size:(index+1)*batch_size],
    y: trainset_y[index*batch_size:(index+1)*batch_size]
    }
    )

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