一、L-BFGS 牛顿法(迭代求驻点,一般驻点就是我们损失函数的最优点, Xk+1=Xk-F’(Xk)/F’’(Xk) ,但是二阶导数通常比较难求),BFGS(迭代求牛顿法里的参数,二阶导数的倒数,公式比较复杂,可以理解为从梯度下降…
算法分析：L-BFGS、GD和Adam的深入探讨L-BFGS算法，作为牛顿法的优化，它试图通过迭代求解二阶导数的倒数，类似于从梯度下降逐渐转向牛顿法。然而，其缺点在于需要存储较大的迭代矩阵，可能导致存储困难。受限BFGS（L-BFGS）通过存储少量信息，如部分矩阵元素，以减少存储空间，但对参数量大的问题可能带来计...
如何优化非凸目标函数,对比SGD、Adam和LBFGS #深度学习 #pytorch #人工智能 #python #梯度下降 - 小黑黑讲AI于20240308发布在抖音,已经收获了4.0万个喜欢,来抖音,记录美好生活!