12. LBFGS:经典的优化问题中迭代法的一阶法(梯度下降法),前面SGD、Adam等都是在一阶法的基础上进行改进,加快收敛速率。二阶法(牛顿法)的收敛速度是远快于一阶法的,但是Hessian矩阵求逆的计算复杂度很大,对于目标函数非凸时,二阶法有可能会收敛到鞍点。针对二阶法的这个问题,提出了BFGS算法,再是低存储的L-...
机器学习优化过程中的各种梯度下降方法(SGD,AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam,Momentum,Nesterov) 实际上,优化算法可以分成一阶优化和二阶优化算法,其中一阶优化就是指的梯度算法及其变种,而二阶优化一般是用二阶导数(Hessian 矩阵)来计算,如牛顿法,由于需要计算Hessian阵和其逆矩阵,计算量较大,因此没有流行开来。这里主...
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!
12. LBFGS: 经典的优化问题中迭代法的一阶法(梯度下降法),前面SGD、Adam等都是在一阶法的基础上进行改进,加快收敛速率。二阶法(牛顿法)的收敛速度是远快于一阶法的,但是Hessian矩阵求逆的计算复杂度很大,对于目标函数非凸时,二阶法有可能会收敛到鞍点。针对二阶法的这个问题,提出了BFGS算法,再是低存储的L-...