优化算法的选择,最新的优化算法

优化算法的选择,最新的优化算法

有那么多优化算法，那么我们该怎么选择呢。有大神为我们给出了一些建议[2][3] 如果你的数据输入量很小，那就选一种自适应学习速率的方法。这样你就不用对学习速率进行调优，因为机器学习也是一样，模型优化算法的选择直接关系到最终模型的性能。有时候效果不好，未必是特征的问题或者模型设计的问题，很可能就是优化算法的问题。说到优化算

≥﹏≤ 粒子群优化算法(原理) 粒子群优化算法(实战) 使用粒子群优化聚类(实战) 1 理论许多优化问题设置在一个特征空间，该空间中的变量是离散的，具有定性的差异以及量级差异。典型的例子：多目标优化算法通过Pareto排序等方式并行考虑多个冲突的优化目标，避免了对各正交目标之间的对比与叠加，是权衡多个非功能需求的优选方法.在应用多目标优化算

●△● 优化算法选择参数solver solver参数决定了对逻辑回归损失函数的优化方法，有4种算法可以选择：a) liblinear:使用开源的liblinear库实现，内部使用了坐标轴下降法4神经网络的优化算法选择优化算法解决优化问题，有很多(最常见的就是梯度下降),这些算法也可以用于优化神经网络。每个库中，都包含了大量的优化算法，用于优化学

╯▽╰ 优化算法帮助我们最小化(或最大化)一个目标函数(误差函数的另一个名字)E(x),该函数不过是一个取决于模型的内部可学习参数的数学函数，内部可学习参数用来根据一组输入(X)计算预测目1. 简单选择排序算法简单选择排序属于选择排序两两比较大小，找出极值(极大值或极小值)被放置在固定的位置，这个固定位置一般指的是某一端结果分为升序和降

步骤3、4对于各个算法都是一致的，主要的差别就体现在1和2上。SGD 系列：固定学习率的优化算法SGD 此时，2步骤变为：,带入3步骤得到：SGD缺点：下降速度慢，可能Adam:对每个权值都计算自适应的学习速率(在RMSprop基础上做过优化) Adamax:针对Adam做过优化的算法(在Adam基础上做过优化) 那么，我们应该选择使用哪种优化算法