自適應梯度下降法為什麼可以自動的調整梯度

2021-03-03 20:46:59 字數 454 閱讀 6400

1樓:vipfx866衛星

梯度下降法是一個最優化演算法,通常也稱為最速下降法。最速下降法是回求解無約

束優化問題最簡答單和最古老的方法之一,雖然現在已經不具有實用性,但是許多有效演算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜尋方向的,最速下降法越接近目標值,步長越小,前進越慢。

梯度下降法可以用於求解非線性方程組。

顧名思義,梯度下降法的計算過程就是沿梯度下降的方向求解極小值(也可以沿梯度上升方向求解極大值)。

2樓:匿名使用者

梯度下降法

抄是一個最優化演算法,通常也

bai稱為最速

du下降法。最速下降法是求解無約束zhi優化問題最簡單dao和最古老的方法之一,雖然現在已經不具有實用性,但是許多有效演算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜尋方向的,最

利用梯度下降法求解為什麼損失值先下降一段時間,後逐漸上升

梯度下降法是一個最優化演算法,通常也稱為最速下降法。最速下降法是求解無約束優化問題最簡單和最古老的方法之一,雖然現在已經不具有實用性,但是許多有效演算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜尋方向的,最速下降法越接近目標值,步長越小,前進越慢。梯度下降法 gradient...

批量梯度下降法一定可以到全域性最優點嗎

是一bai個凸du函式,也就是一個類似zhi於開口向上dao的碗,它一回 擬合函式最終一定會收斂到全域性最優解 如果損失函式是非凸函式則不一定,因為引數初值的設定必然影響最終收斂的位置,能否達到全域性最優解主要取決於引數初值的設定。批量梯度下降法就是最普通的梯度下降法而已,相比於隨機梯度下降法來說只...

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