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牛客网_防止过拟合_seq2seq网络基本架构_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-28 / 浏览次数:1

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pt imiza tion algor it hms适用于多种函数,但几乎没有保证。这是因为用于深度学习的函数族相当复杂。在许多其他领域,优化的主要方法是为有限函数族设计优化算法。 在深度学习的上下文中,我们有时通过重新尝试使用lipschitz连续函数或具有lipschitz连续导数的函数来获得一些保证。lipschitz连续函数是变化率由lipschitz常数l限定的函数f: X 是,f(x)-f(y)LILX-Y 12年(4.13) 这个属性是有用的,因为它允许我们量化我们的假设,即一个算法(如梯度下降)在输入上的微小变化,将在输出上产生微小的变化。lipschi-tz连续性也是一个相当弱的约束t列,在深度学习中的许多优化问题可以通过相对较小的修改使lipschitz连续。 也许最成功的特殊优化领域是凸优化。凸优化算法它可以通过制定更严格的限制来提供更多的保证。凸优化算法只适用于凸函数——hessian处处为正半定的函数。这些函数表现良好,因为它们缺乏鞍点,并且它们的所有局部极小值都必然是全局极小值。然而,深度学习中的大多数问题很难用凸优化来表达。凸运算仅用作某些深度学习
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