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最优化问题中,牛顿法为什么比梯度下降法求解需要的迭代次数更少? 用梯度法求解无约束优化问题

2021-04-23知识1

为什么对于有约束优化问题求解一般都要使用对偶形式? 在许多机器学习模型中,如最大熵模型、SVM模型,在使用拉格朗日乘数法求解有约束优化问题时,都会选择使…

最优化问题中,牛顿法为什么比梯度下降法求解需要的迭代次数更少? 经常看到资料上这么写,谁能给出详细点的解释,比如在几何方面上的解释

利用梯度下降法求解为什么损失值先下降一段时间,后逐渐上升 梯度下降法是一个最优化算法,通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一,虽然现在已经不具有实用性,但是许多有效算法都是以它为。

#用梯度法求解无约束优化问题

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