模型篇P1:机器学习基本概念|算法|拟合|神经网络|视频生成模型...

牛顿法(Newton'sMethod):这种方法利用了二阶导数(也就是Hessian矩阵),使得优化过程更快。不过,这种方法也有一些缺点,比如在处理大规模数据集时会遇到计算和存储问题。共轭梯度法(ConjugateGradientMethod):这种方法结合了梯度下降法和牛顿法的优点,能够在不需要计算Hessian矩阵的情况下,实现超线性收敛。拟牛顿法...

非凸优化算法在深度学习模型训练中的应用与优化

常见的二阶优化算法包括牛顿法、共轭梯度法和L-BFGS算法等。二、非凸优化算法在深度学习中的优化2.1收敛速度提升由于深度学习模型的复杂性,传统的梯度下降法在训练过程中往往需要经过大量的迭代才能收敛到较好的结果。而非凸优化算法可以通过引入更加有效的参数更新策略,加速模型的收敛速度。例如,自适应学习率算法可...

Lasso回归算法:坐标轴下降法与最小角回归法小结

坐标轴下降法顾名思义,是沿着坐标轴的方向去下降,这和梯度下降不同。梯度下降是沿着梯度的负方向下降。不过梯度下降和坐标轴下降的共性就都是迭代法,通过启发式的方式一步步迭代求解函数的最小值。坐标轴下降法的数学依据主要是这个结论(此处不做证明):一个可微的凸函数,其中是nx1的向量,即有n个维度。如果...

【机器学习基础】各种梯度下降优化算法回顾和总结

小批量梯度下降法即保证了训练的速度,又能保证最后收敛的准确率,目前的SGD默认是小批量梯度下降算法。常用的小批量尺寸范围在50到256之间,但可能因不同的应用而异。MBGD的缺点:Mini-batchgradientdescent不能保证很好的收敛性,learningrate如果选择的太小,收敛速度会很慢,如果太大,lossfunction就会在极小...

深度学习优化入门:Momentum、RMSProp 和 Adam

牛顿法梯度下降是一阶优化方法。它只考虑损失函数的一阶导数,而不考虑更高阶的导数。这基本上意味着它不知道损失函数的曲率。它只能说明损失是否下降以及下降的速度,而不能区分曲线是平坦的,向上的,还是向下的。之所以会发生这种现象,是因为梯度下降只关心梯度,就好像上图中红色的点,三个曲线在这一点上的梯度是...