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...
所以,可以说牛顿法比梯度下降法看得更远一点,能更快地走到最底部。(牛顿法目光更加长远,所以少走弯路;相对而言,梯度下降法只考虑了局部的最优,没有全局思想。) 根据wiki上的解释,从几何上说,牛顿法就是用一个二次曲面去拟合你当前所处位置的局部曲面,而梯度下降法是用一个平面去拟合当前的局部曲面,通常情况下...
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...
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 ”最速下降法“。最...
牛顿法: 优点:二阶收敛,收敛速度快; 缺点:牛顿法是一种迭代算法,每一步都需要求解目标函数的Hessian矩阵的逆矩阵,计算比较复杂。目标函数必须具有连续的一、二阶偏导数,海森矩阵必须正定。如果海塞矩阵无法保持正定,会使得牛顿法失效。 拟牛顿法: 区别点 ...
之前忘了啥是牛顿法了 刚才看完后发现
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...
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...
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，...