Python 使用MNIST实施逻辑回归-不收敛？

我希望有人能帮助我。我从头开始实现了逻辑回归（因此没有库，除了Python中的numpy）

我将其用作输入，并决定尝试（因为我正在进行二进制分类）只对两个数字进行测试：1和2。我的代码可以在这里找到

笔记本应在安装了必要库的任何系统上运行

不知何故，我的成本函数并没有收敛。我得到了错误，因为我的A（我的乙状结肠）等于1，因为z变得非常大

我什么都试过了，但我看不出我的错误。如果我漏掉了什么明显的东西，谁能看一眼让我知道吗？这里的重点不是获得高精度。正在使模型收敛到某种程度；）

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提前谢谢你，我读了你的密码。一切看起来都很好。唯一的问题是你的学习率很高。我知道

0.005

是一个很小的数字，但在这种情况下，它太高了，算法无法收敛。这一点从成本的增加中可见一斑。成本降低了一段时间，然后很快开始负增长。这样做的目的是使成本接近于零。在这里，负数并不意味着成本更低。你必须看到震级。我使用

0.000008

作为学习率，它运行良好。

我得到了错误。问题是我使用了类标签1和2（可以在MNIST中找到），但在二进制分类中，您将这些值与0和1进行比较，因此模型无法收敛，因为

sigmoid（）

（请参阅我的代码）只能从0变为1（这是一种概率）

用0和1代替1和2很好地解决了这个问题。现在，我的模型收敛到98%的精度：-）

谢谢大家的帮助

问候,，

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翁贝托

谢谢。很高兴听到这个消息。稍后，我们将尝试您的学习率，并了解其进展情况。感谢您抽出时间检查我的代码。感谢您发布解决方案。