Gradiente utilizado no arquivo rede multicamada.py do curso

[Vinícius Liberato Erler]

O gradiente desenvolvido no arquivo rede multicamada.py é a descida do gradiente estocástica ou é o batch gradient descent? Pelo código, os pesos são atualizados a cada época, mas não ficou claro se todos os pesos são atualizados após o cálculo do erro de todos os registros ou se é feito a atualização dos pesos a cada cálculo do erro de cada registro.

[Denny Ceccon]

Olá Vinícius,

Como neste exemplo só temos 4 registros, então não faz sentido treinar em batches. O erro no final de cada época é a média dos erros individuais, já que usamos np.mean(erroCamadaSaida).

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