wordpress前端开发,河北百度seo关键词,wordpress rar附件,中国生意网一、优化问题
1、优化目标
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#xff08;2#xff09;优化算法的目标函数通常是基于训练数据集的损失函数#x…一、优化问题
1、优化目标
1优化和深度学习的目标是根本不同的。前者主要关注的是最小化目标后者则关注在给定有限数据量的情况下寻找合适的模型。
2优化算法的目标函数通常是基于训练数据集的损失函数因此优化的目标是减少训练误差深度学习或更广义地说统计推断的目标是减少泛化误差因此除了使用优化算法来减少训练误差之外我们还需要注意过拟合。
3f(x)就是我们代码中的loss()函数我们想要最小化损失。 4目标函数是不管输入时什么矩阵都处理为一个向量 5限制集合给C的取值设置条件比如说令权重方差为1均值为0的限制 2、局部最小与全局最小
1x处对应的f(x)值小于在x附近任意其他点的f(x)值那么f(x)可能是局部最小值。如果f(x)在x处的值是整个域中目标函数的最小值那么f(x)是全局最小值。 2数学公式 3使用迭代优化算法求解一般只能得到局部最小值深度学习模型的目标函数通常有许多局部最优解。当优化问题的数值解接近局部最优值时随着目标函数解的梯度接近或变为零通过最终迭代获得的数值解可能仅使目标函数局部最优而不是全局最优。
4只有一定程度的噪声可能会使参数跳出局部最小值是小批量随机梯度下降的有利特性之一小批量上梯度的自然变化能够将参数从局部极小值中跳出。
3、总结
1最小化训练误差并不能保证我们找到最佳的参数集来最小化泛化误差。
2优化问题可能有许多局部最小值。
二、凸性
1、凸集
1数学公式 2集合
2、凸函数
1数学公式 2在xf(x)时成立为严格凸函数 3凸优化问题 4深度学习中的凸和非凸学习的模型基本上都是非凸的因为凸的比如线性很简单那么信息就不多非凸更接近实际生活中的例子。 二、梯度下降
1、梯度下降
1学习率的大小很重要学习率太大会使模型发散学习率太小会没有进展。
2梯度下降会可能陷入局部极小值而得不到全局最小值。
3在高维模型中调整学习率是很复杂的。
4预处理方法适当有助于调节比例。 2、随机梯度下降
1在样本中随机选择一个虽然没有计算每一个梯度求平均平滑但是总体趋势是差不多的
2对于凸问题在广泛的学习率选择随机梯度下降将收敛到最优解。
3当训练数据集中有更多样本时计算梯度下降的每次迭代的代价更高因此在这些情况下首选随机梯度下降。 3、小批量随机梯度下降
1将计算机并行考虑进去。
2但是需要考虑合适的小批量批量很小的时候收敛快但计算慢批量大的时候计算代价很大。
3小批量随机梯度下降比随机梯度下降和梯度下降的速度快收敛风险较小。
4在训练期间降低学习率有助于训练前期学习率大一些后期学习率调小。
5小批量随机梯度下降兼顾了计算和统计效率。
6在小批量随机梯度下降中我们处理通过训练数据的随机排列获得的批量数据即每个观测值只处理一次但按随机顺序。 三、冲量法
1、动量法用过去梯度的平均值来替换梯度这大大加快了收敛速度。
2、动量法可以防止在随机梯度下降的优化过程停滞的问题。
3、由于对过去的数据进行了指数降权有效梯度数为1/1−β。
4、动量法的实现非常简单但它需要我们存储额外的状态向量动量v。 四、Adam
1、t比较大的时候
2、在t小的时候进行修正 3、g_t 五、总结
1、深度学习模型大多是非凸
2、小批量随机梯度下降是最常用的优化算法
3、冲量对梯度会更加平滑
4、Adam对梯度做平滑并且对梯度各个维度值都做重新调整
