【原创】回溯线搜索 Backtracking line search
机器学习中很多数值优化算法都会用到线搜索（line search)。线搜索的目的是在搜索方向上找到是目标函数\(f(x)\)最小的点。然而，精确找到最小点比较耗时，由于搜索方向本来就是近似，所以用较小的代价找到最小点的近似就可以了。 Backtracking Line Search(BLS ...
原文：Backtracking line search的理解
使用梯度下降方法求解凸优化问题的时候，会遇到一个问题，选择什么样的梯度下降步长才合适。 假设优化函数为，若每次梯度下降的步长都固定，则可能出现左图所示的情况，无法收敛。若每次步长都很小，则下降速度非常慢，需要很多轮的迭代，如右图所示。所以步长的选择和收敛速度是一个取舍关系。 于是，有了一种可调节步长的解法，称为backtracking line search。 假设我们当前的位置为Xc 并且要在d ...
2015-12-05 15:15 0 3439 推荐指数：
相关推荐
重新发现梯度下降法--backtracking line search
一直以为梯度下降很简单的，结果最近发现我写的一个梯度下降特别慢，后来终于找到原因：step size的选择很关键，有一种叫backtracking line search的梯度下降法就非常高效，该算法描述见下图： 下面用一个简单的例子来展示，给一个无约束优化问题： minimize ...
AI-CSP:definition, Constraint propagation, Backtracking search, Local search, problem structure.
Define CSP CSPs represent a state with a set of variable/value pairs and represent the condition ...
线搜索(line search)方法
在机器学习中, 通常需要求某个函数的最值(比如最大似然中需要求的似然的最大值). 线搜索(line search)是求得一个函数\(f(x)\)的最值的两种常用迭代方法之一(另外一个是trust region). 其思想是首先求得一个下降方向,在这个方向上\(f(x)\)会下降, 然后是求得 ...
Line Search and Quasi-Newton Methods
Gradient Descent 机器学习中很多模型的参数估计都要用到优化算法，梯度下降是其中最简单也用得最多的优化算法之一。梯度下降(Gradient Descent)[3]也被称之为最快梯度(S ...
Selective Search for Object Recognition（理解）
0 - 背景 在目标检测任务中，我们希望输入一副图像，输出目标所在的位置以及目标的类别。最常用的算法是滑动窗口方法，但滑动窗口其实相当于穷举图像中的所有子图像，其效率低且精度也受限。该论文提出一种新的生成目标检测框的方法selective search。 1 - 算法流程 ...
Elastic Search中filter的理解
在ES中，请求一旦发起，ES服务器是按照请求参数的顺序依次执行具体的搜索过滤逻辑的。如何定制请求体中的搜索过滤条件顺序，是一个经验活。类似query（指search中的query请求参数），也是搜索的一种方式。与常见的搜索对比，filter不会计算搜索条件相关度分数，也不会根据相关度分数进行排序 ...
line-height的理解和应用
|line-height与line boxes高度 撑开行高度的是line-height（line-boxes），而不是字体大小 代码： 效果： 注：如果元素内没有内容，则不会撑开高度，因为line-boxes为0，即使指定了line-height也是不行 ...