projected gradient descent 公式解析Projected Gradient Descent(投影梯度下降)是一种优化算法,用于解决约束优化问题。它的基本思想是在满足约束条件的可行解集合中,寻找使得目标函数最小化的解。 投影梯度下降的公式解析如下: 假设我们的目标函数为f(x),x是我们想要优化的变量,我们的约束条件是x必须满足C。
\quad 接下来,我们通过结合算法来修改结构风险的定义。\quad 首先,这种表述为我们提供了一个统一的观点,涵盖了许多以前关于对抗性鲁棒性的工作。我们的观点源于将鞍点问题视为内部最大化问题和外部最小化问题的组合。在我们的上下文中,这两个问题都有很自然的解释。内在最大化问题旨在找到给定数据点 x 的对抗样本,...
投影梯度下降是梯度下降的一种变形,优化算法的一种,广泛应用于约束优化问题。 考虑这样一种情况:我们得到了一种可微优化方法,可以优化特定的参数,但这些参数有一个”可行域“的约束条件,更新前后的参数都不能越过这个可行域。怎么办呢? 普通的梯度下降,每次计算损失函数后,需要反向传播计算梯度并更新参数。而投影梯度...
梯度投影下降算法 1. Gradient projection descent algorithms for real-time computation of trajectory optimization:real-time computation methods for optimization of air defence missile trajectory Ⅱ; 轨道优化实时计算的梯度投影下降算法——防空导弹轨道优化的实时计算方法之二5) memory gradient projection method ...