深度之眼(二十四)——无约束最优化和约束最优化

简介: 深度之眼(二十四)——无约束最优化和约束最优化

零、导读

一、无约束最优化

1.1 无约束最优化的定义

1.2 梯度下降

1.3 梯度下降在深度学习中的应用

随机梯度下降法,对数据很敏感,错了一个,前面的计算都前功尽弃了

全批量梯度下降:比较稳定,但是计算量很大

小批量梯度优化,第一次取前256,第二次往后再取256,比较稳定,计算量也能接受

1.4 牛顿下降法

个人觉得第一种比较好理解

牛顿法的限制,只有在最优解附近才能比较精确

牛顿下降法是二次收敛

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