1. 实现简单,容易理解。 2. 可以用于大规模问题,因为梯度下降的每次迭代只需要计算梯度,计算量相对较小。 3. 对于非凸函数也可以找到局部最优解。 缺点: 1. 收敛速度较慢,尤其是对于非二次凸函数。 2. 需要选择合适的学习率,学习率过大可能会导致无法收敛,学习率过小则会导致收敛速度过慢。 3. 容易陷入局...
1、梯度下降法 梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。 梯度下降法的优化思想：用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速...
牛顿法要比梯度下降法更具有全局判断能力 梯度法从初始点的领域开始判断，在局部进行下降，然后步步逼近极...
但是梯度下降法的缺点之处在于：在远离极小值的地方下降很快，而在靠近极小值的地方下降很慢。而高斯牛...
1. 牛顿法的优点: · 收敛速度快: 牛顿法是二阶收敛,收敛速度比梯度下降法快很多,尤其是在接近最优解时,能够快速找到精确解。 · 迭代次数少: 由于收敛速度快,牛顿法通常只需要较少的迭代次数就能找到最优解。 2. 牛顿法的缺点: · 对初始点敏感: 牛顿法的收敛性依赖于初始点的选择,如果初始点距离最优解...
拟牛顿法和最速下降法一样只要求每一步迭代时知道目标函数的梯度。通过测量梯度的变化,构造一个目标函数的模型使之足以产生超线性收敛性。这类方法大大优于最速下降法,尤其对于困难的问题。另外,因为拟牛顿法不需要二阶导数的信息,所以有时比牛顿法更为有效。如今,优化软件中包含了大量的拟牛顿算法用来解决无约束,...
梯度下降法用一阶导（jacob），牛顿法用二阶导（hessian）。高斯牛顿法将原问题考虑成最小二乘问题，...
LM可以理解为：GN二阶近似的好的点，更相信GN给出的步长，GN ill posed以至于无法收敛时相信梯度下降，...
之前忘了啥是牛顿法了 刚才看完后发现