梯度下降的致命缺点？

本溪滑轮 2021-06-16 10:45:52

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weixin_38498942 2021-06-17

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有的时候函数会有多个坡起，梯度下降算法不能保证得到全局最小值，可能得到的是局部最小值

人工神经网络的混合算法在发动机故障诊断中的应用.pdf

0x00 前言：机器学习方法论在此之前，我们已经学习了分类算法：kNN算法，回归算法：线性回归。我们知道：机器学习就是需找一种函数f(x)并进行优化，且这种函数能够做预测、分类、生成等工作。那么其实可以总结出关于“如何找到函数f(x)”的方法论。可以看作是机器学习的“三板斧”：第一步：定义一个函数集合(define a function set)第二步：判断函数的好坏(goodnes...

0 前言：机器学习方法论在此之前，我们已经学习了分类算法：kNN算法，回归算法：线性回归。我们知道：机器学习就是需找一种函数f(x)并进行优化，且这种函数能够做预测、分类、生成等工作。那么其实可以总结出关于“如何找到函数f(x)”的方法论。可以看作是机器学习的“三板斧”：第一步：定义一个函数集合（define a function set）第二步：判断函数的好坏（goodness of a ...

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梯度下降法是机器学习中的一个常用的优化算法，是入门机器学习的基础。因为其简单，可以快速的寻找最优解，在机器学习中比较常用。但是，梯度下降法也有致命的缺点，比如，对于非凸函数，很容易陷入局部最优解，而无法找到全局最优解。下文将全面介绍梯度下降法的原理、算法以及优缺点。梯度定义梯度在数学上定义为在某点处的方向导数，是一个矢量，公式定义如下：对于多元函数f(x1, x2, …, xn)，梯度

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