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3.3万个喜欢,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-...
优化器:从SGD到 Adam 总结学习视频 https://www.bilibili.com/video/av94067702/ 所有的优化器都是可以套进这个基本框架的。 SGD 这里的E指的是单位矩阵。SGD 没有动量概念,因为一阶动量就是当前梯度,二阶梯度就是单位矩阵。 缺点:容易陷入局部最优。由于SGD只考虑当前时刻的梯度,在局部最优点的当前梯度为0...
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-...