优化梯度下降以实现全局优化

初级

在本项目中,你将学习如何优化梯度下降算法,以克服局部最优点的挑战。梯度下降算法是机器学习和深度学习中广泛使用的优化技术,但有时会陷入局部最优点,从而无法找到全局最优解。

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简介

梯度下降是一种迭代方法,可用于寻找损失函数的最小值。通过使用梯度下降算法,我们可以迭代求解损失函数,从而得到最小化的损失函数和模型参数值。

梯度下降中的更新策略是根据以下公式,将当前梯度 \frac{\partial f}{\partial w_t} 与学习率 \alpha 相乘,以此来更新当前权重 w_{t+1}

w_{t+1}=w_t - \alpha \frac{\partial f}{\partial w_t}

在梯度下降算法开始时,我们需要初始化一个起点 w_0,并相应地更新参数。以下过程展示了如何寻找函数 f(w)=w^2 的最小值。起点 w_0=-10,学习率 \alpha=1

在本次挑战中,我们将探索梯度下降的概念及其缺点。梯度下降是一种用于寻找损失函数最小值的迭代方法。然而,它有时会陷入局部最优解,无法找到全局最优解。本次实验的目标是优化梯度下降方法,使其能够跳过局部最优解,高效地找到全局最优解。

教师

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Labby

Labby is the LabEx teacher.