常用優化方法總結
本篇博文總結一些常用的優化演算法。
梯度下降法
最常見的優化方法是
從泰勒公式的角度來看，梯度下降法將
1. 當學習率太小，到達最優點會很慢。
2. 當學習率太高，可能會跳過最優點，出現震盪的現象。
3. 可能會陷入區域性最優。
3. 如果輸入樣本的不同特徵的大小差別很大，
牛頓法
牛頓法用於方程求解（也稱切線法）
對
此時，將非線性方程
若
在多元函式中，
故牛頓迭代又稱切線法。
牛頓法用於函式最優化求解
將
我們希望
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