目录 前言 常见概念 目标函数(objective function) 收敛(convergence) 局部最小值(local mininu ...
.找到最优学习率的方法 笨方法 指数提高学习率 从 . 开始尝试,然后用 . ,每个量级的学习率都去跑一下网络,然后观察一下loss的情况,选择一个相对合理的学习率,但是这种方法太耗时间了。 简单的启发方法 有时间总结 参考:https: arxiv.org pdf . .pdf, . 节 皮尔森检测法筛选最优学习率 读: 深度学习用于天文图像空间碎片和恒星分类 年 Leslie N. Smit ...
2020-06-15 09:31 0 797 推荐指数:
目录 前言 常见概念 目标函数(objective function) 收敛(convergence) 局部最小值(local mininu ...
1. 梯度下降法(Gradient Descent) 梯度下降法是最早最简单,也是最为常用的最优化方法。梯度下降法实现简单,当目标函数是凸函数时,梯度下降法的解是全局解。一般情况下,其解不保证是全局最优解,梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向 ...
之前学习机器学习和数据挖掘的时候,很多都是知道这些算法的设计机制,对数学推导和求解过程依然是一知半解,最近看了一些机器学习算法的求解和各种优化算法,也发现了这些算法设计和公式推导背后的数学精妙之处和随处可见的最优化的影子。还是决定从最优化理论开始补起,本文主要内容如下: ...
1. 前言 熟悉机器学习的童鞋都知道,优化方法是其中一个非常重要的话题,最常见的情形就是利用目标函数的导数通过多次迭代来求解无约束最优化问题。实现简单,coding 方便,是训练模型的必备利器之一。这篇博客主要总结一下使用导数的最优化方法的几个基本方法,梳理梳理相关的数学知识,本人也是一边 ...
K-Means聚类算法是最为经典的,同时也是使用最为广泛的一种基于划分的聚类算法,它属于基于距离的无监督聚类算法。KMeans算法简单实用,在机器学习算法中占有重要的地位。对于KMeans算法而言,如何确定K值,确实让人头疼的事情。 最近这几天一直忙于构建公司的推荐引擎。对用户群体的分类 ...
在神经网络中,广泛的使用反向传播和梯度下降算法调整神经网络中参数的取值。 梯度下降和学习率: 假设用 θ 来表示神经网络中的参数, J(θ) 表示在给定参数下训练数据集上损失函数的大小。 那么整个优化过程就是寻找一个参数θ, 使得J(θ) 的值 ...
本系列文档是根据小象学院-邹博主讲的《机器学习》自己做的笔记。感觉讲得很好,公式推理通俗易懂。是学习机器学习的不错的选择。当时花了几百大洋买的。觉得不能浪费,应该不止一遍的研习。禁止转载,严禁用于商业用途。废话不多说了,开始整理笔记。 首先从凸集及其性质开始,邹博老师在课程里讲得很详细,笔记 ...
CSDN的博主poson在他的博文《机器学习的最优化问题》中指出“机器学习中的大多数问题可以归结为最优化问题”。我对机器学习的各种方法了解得不够全面,本文试图从凸优化的角度说起,简单介绍其基本理论和在机器学习算法中的应用。 1.动机和目的 人在面临选择的时候重视希望自己能够 ...