几个优化方法

作者: 抄书侠 | 来源:发表于2020-05-12 10:40 被阅读0次
  • 梯度下降法(Gradient Desence)不用多说
  • 然后就是Deep Learning中常用的Stochastic Gradient, 提出这个是因为每一次更新计算全部样本对应梯度不划算。而且实验表明每次随机选甚至结果比直接全部算出来要好。
  • 接着就是NSG,从算法来看是随机梯度每次加了一点噪声
  • PNSG,比起NSG多了个投影的步骤


    Noisy Stochastic Gradient
    Projected Noisy Stochastic Gradient

之前的都属于线性搜索,一般步骤是先确定一个方向,然后确定最优步长。
而信赖域方法(Trust Region Method)则是不断改变搜索区域,使得优化方向也改变,进而使下降尽可能多。

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