梯度下降法小结
1. 前言 今天我们聊一聊机器学习和深度学习里面都至关重要的一个环节,优化损失函数。我们知道一个模型只有损失函数收敛到了一定的值,才有可能会有好的结果,降低损失方式的工作就是优化方法需要做的事。下面 ...
1. 前言 今天我们聊一聊机器学习和深度学习里面都至关重要的一个环节,优化损失函数。我们知道一个模型只有损失函数收敛到了一定的值,才有可能会有好的结果,降低损失方式的工作就是优化方法需要做的事。下面 ...
特点:具有超线性收敛速度,只需要计算梯度,避免计算二阶导数 算法步骤 \(step0:\) 给定初始值\(x_0\),容许误差\(\epsilon\) \(step1:\) 计算梯度\(g_k= ...
牛顿法 一: 最速下降法 下降法的迭代格式为xk+1=xk–αkdk">xk+1=xk–αkdk , 其中dk">dk为下降方向, 设gk= ...