梯度下降法则是一种基于一阶导数的优化算法,其核心思想是通过不断沿着负梯度方向迭代,使得目标函数的值不断逼近最小值点。具体来说,梯度下降法会在每个迭代步骤中计算目标函数的梯度向量,并将其乘上一个小的学习率,从而更新当前点的位置。 2.迭代效率 由于牛顿法需要同时计算目标函数的一阶和二阶导数,因此每次迭代...
虽然梯度下降法和牛顿迭代法都属于优化算法,但存在以下区别: 更新方式:梯度下降法只利用了目标函数的一阶导数信息,根据负梯度方向更新参数。而牛顿迭代法则利用了目标函数的二阶导数信息,通过求解方程来找到极小点。 收敛速度:牛顿迭代法通常比梯度下降法更快地接近最优解,因为它利用了更准确的二阶导数信息。但在某...
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除了收敛速度和计算量之外,牛顿法和梯度下降法还有一些其他的区别。例如,牛顿法可以处理非凸函数,而梯度下降法只能处理凸函数。此外,牛顿法的收敛点通常比梯度下降法更加精确,因为它利用了更多的信息。 牛顿法和梯度下降法都是常用的优化算法,它们各有优缺点,应根据具体情况选择合适的算法。如果需要快速收敛并且计算量...
牛顿法和梯度下降法区别 梯度下降 牛顿迭代,机器学习中对目标函数进行优化时,通常需要一些优化算法。其中比较常用的算法都是基于梯度下降法或牛顿法或者相关变形算法。首先来看下梯度下降过程中每次迭代的公式,谈到梯度下降,不免要提到最速梯度下降,最速梯度下降对应的
3、梯度下降法 为了能够更好的进行最值问题的优化求解,我们可以使用高斯牛顿法(GN)和列文伯格-马夸特法(LM)。 再介绍上面两个方法之前,我们首先介绍一下梯度下降法[5]。 梯度下降是用于找到可微函数的局部最小值的一阶迭代优化算法。为了使用梯度下降找到函数的局部最小值,我们采取与该数在当前点的梯度(或近似梯度...
3. 梯度下降法和牛顿法的异同 从上面的证明过程可以看出,梯度下降法和牛顿法虽然都可以用泰勒展开推导,但推导所依据的思想还是有一点不一样的。 在实际运用中,牛顿法和梯度下降法都是广泛应用于机器学习中的。两者的区别其实很多博客都有写,比如:梯度下降or拟牛顿法?
梯度下降利用一阶导数，牛顿法利用的是二阶导数，牛顿法收敛速度更快
牛顿法，基石之基：作为基础优化工具，牛顿法以其强大的一元函数求根和多元极值求解能力著称。但它的计算复杂度犹如攀登高峰，对于高阶问题，需要谨慎应对。梯度下降，轻盈步伐：以一阶泰勒展开为指导，梯度下降法如同舞者般，沿着误差梯度的反方向跳跃，但可能会陷入局部最小值的“锯齿”路线，寻找着全局最...
梯度下降、牛顿法是用来优化的,最小二乘法是选择平方差作为loss的优化方法 深度学习训练的时候每一轮都会计算输出loss然后根据梯度下降法进行优化 公式 最小二乘法 交叉熵 牛顿法 极大似然 区别 最小二乘法直接使用极值,将极值作为最小值。其假定有二:1,损失函数中极值就是最小值。2,损失函数具有极值。