梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优,为什么应用广泛?
1.梯度下降法 能找到局部最优解,但不一定是全局最优解,与对应的函数样子有关 梯度下降法 ,想象成下山 for ...
一阶方法:梯度下降、随机梯度下降、mini 随机梯度下降降法。 随机梯度下降不但速度上比原始梯度下降要快,局部最优...
神经网络优化算法,通常有三种:小批量梯度下降法,随机梯度下降法和批量梯度下降法。 小批量梯度下降法 适用于训练数据...
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...
“梯度下降法”: (1)步长为0.1时的优化结果: 梯度收敛,但没有收敛到最小值。 (2)步长为100时的优化结果...
基础 (1)梯度下降法本身不是一个机器学习算法 (2)梯度下降法是一种基于搜索的最优化方法 (3)梯度下降法的作用...
6.2 基于梯度的学习 神经网络的非线性导致代价函数变成了非凸函数,意味着基于梯度的迭代优化不一定能收敛到全局最优...
在各种最优化算法中,梯度下降法是最常见的一种,在深度学习的训练中被广为使用。 梯度下降法的场景假设梯度下降法的基本...
真的结束于最优点吗? 我们知道,在局部最优点附近,各个维度的导数都接近0,而我们训练模型最常用的梯度下降法又是基于...
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