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title: question
tags: [Lecture3]

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# question
###### tags: `Lecture3`
# please ask some question
1.為什麼 analytic gradient可以使loss function達到low loss?
2.加L1或L2實際上是改變model的什麼部分?
3.assignment1 linear svm.py
 檔案中，推導gradient向量化之後的表示形式（vectorized那個函數），著實不太理解， 感恩
 
 
 1.analytic gradient用來求取梯度；藉由gradient descent沿著梯度反方向調節W，找到使loss function最小化的W
 2.係數收縮程度不同，用L1亦得到0解