封面图来自本文是介绍性质的文章，很多工作只能简略说明，难免言之不详，请多担待。在最开始的优化基本理论与方法（1）介绍之中，我们就以监督学习的范式为例介绍了机器学习和优化理论的联系。但深度学习的优化问题...

佚名 2024-09-09 119次浏览

内容目录一、Adam介绍二、Adam优点三、Adma算法公式一、Adam介绍Adam算法和传统的随机梯度下降不同。随机梯度下降保持单一的学习率（即alpha）更新所有的权重，学习率在训练过程中并不会改...

佚名 2024-08-12 91次浏览

很多无约束优化问题的算法思想可以推广到其他优化问题上，因此掌握如何求解无约束优化问题的方法是设计其他优化算法的基础。无约束优化考虑如下问题：无约束优化问题是无需可虑可行域，对于光滑函数，利用梯度和海森...

佚名 2024-07-22 148次浏览

深度学习神经网络优化器有以下几种：1.梯度下降法（GradientDescent）2.随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）3.批量梯度下降法（BatchGradient...

佚名 2024-07-11 111次浏览

遗传算法对LightGBM进行调参可以通过优化遗传算法的参数来达到最优化的目标。遗传算法的参数包括种群大小（population_size）、迭代代数（generations）和变异概率（mutati...

佚名 2024-07-08 132次浏览