[機器學習] 常見優化方法：梯度下降/牛頓法/擬牛頓法/共軛梯度法
問題的形式化 神經網絡的學習過程可以形式化爲最小化損失函數問題，該損失函數一般是由訓練誤差和正則項組成。誤差項會衡量神經網絡擬合數據集的好壞，也就是擬合數據產生的誤差。正則項主要是通過給特徵權重增加懲罰項而控制神經網絡的有效複雜度，這樣可以有效地控制過擬合問題。 訓練損失函數取決於神經網絡中的自適應參數（偏置項和權重），我們很容易地將神經網絡的權重重組合成一個n維權重向量w，而訓練損失就是以這些權
相關文章
- 1. 常見的幾種最優化方法（梯度下降法、牛頓法、擬牛頓法、共軛梯度法等）
- 2. 常見的幾種最優化方法（梯度降低法、牛頓法、擬牛頓法、共軛梯度法等）
- 3. [優化方法] 梯度降低法、最小二乘法、牛頓法、擬牛頓法、共軛梯度法
- 4. 數學優化入門：梯度下降法、牛頓法、共軛梯度法
- 5. 數學優化入門：梯度降低法、牛頓法、共軛梯度法
- 6. 梯度下降法，最速下降法，牛頓法，Levenberg-Marquardt 修正，共軛方向法，共軛梯度法
- 7. 隨機梯度下降，批量梯度下降，牛頓法，擬牛頓法
- 8. 一文詳解梯度下降法,牛頓法,擬牛頓法
- 9. 迴歸優化方法——梯度下降法、牛頓法、擬牛頓法
- 10. 參數優化方法(梯度下降、牛頓法、擬牛頓法)
- 更多相關文章...
- • ASP BinaryRead 方法 - ASP 教程
- • ASP GetTempName 方法 - ASP 教程
- • 算法總結-廣度優先算法
- • 算法總結-深度優先算法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 常見的幾種最優化方法（梯度下降法、牛頓法、擬牛頓法、共軛梯度法等）
- 2. 常見的幾種最優化方法（梯度降低法、牛頓法、擬牛頓法、共軛梯度法等）
- 3. [優化方法] 梯度降低法、最小二乘法、牛頓法、擬牛頓法、共軛梯度法
- 4. 數學優化入門：梯度下降法、牛頓法、共軛梯度法
- 5. 數學優化入門：梯度降低法、牛頓法、共軛梯度法
- 6. 梯度下降法，最速下降法，牛頓法，Levenberg-Marquardt 修正，共軛方向法，共軛梯度法
- 7. 隨機梯度下降，批量梯度下降，牛頓法，擬牛頓法
- 8. 一文詳解梯度下降法,牛頓法,擬牛頓法
- 9. 迴歸優化方法——梯度下降法、牛頓法、擬牛頓法
- 10. 參數優化方法(梯度下降、牛頓法、擬牛頓法)