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From Logistic Regression to Perceptron Algorithm: Exploring the Impact of Large Step Sizes in Gradient Descent
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究分析了逻辑回归和梯度下降在分类问题中的不足，特别是大步长的影响。提出了“归一化逻辑回归+梯度下降”方法，以提升收敛速度和理论保障。
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关键要点
- 本研究分析了逻辑回归和梯度下降在分类问题中的不足，特别是大步长的影响。
- 当步长趋向于无穷大时，逻辑回归的梯度下降相当于感知器算法。
- 更大的步长虽然导致更高的逻辑损失，但也能加快收敛速度。
- 提出了一种新的方法“归一化逻辑回归+梯度下降”，具备更优秀的理论保证。
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