局部最优解
反对回答区中一部分称“模型收敛于鞍点”的回答。当然也有的大牛可以一针见血，那我就对这个问题多展开一下吧，让鲜血流的更猛烈一些。（害怕.jpg） 真的结束于最优点吗？ 我们知道，在局部最优点附近，各个维度的导数都接近0，而我们训练模型最常用的梯度下降法又是基于导数与步长的乘积去更新模型参数 ...
原文：局部最优怎么办？
使用模拟退火算法SA Simulate Anneal 贪心算法是，在求最优解时，从a点开始试探，如果函数值继续减少，那么试探过程继续，到达b点时，试探过程结束 因为无论朝哪个方向努力，结果只会越来越大 ，因此找到了局部最优b点。 模拟退火算法以一定的概率来接受一个比当前解要差的解，因此有可能会跳出这个局部的最优解，达到全局的最优解。这个概率随着时间推移逐渐降低 逐渐降低才能趋向稳定 。 过程： ...
2019-06-30 18:05 0 561 推荐指数：
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