机器学习中梯度下降算法的优化策略

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/9e7ef05254f8 在机器学习中，模型、学习准则和优化算法是其三大核心要素。其中，优化算法是实现模型训练的关键环节，而梯度下降法则是最为广泛使用的一种优化方法。 为了能够利用凸优化领域中众多高效且成熟的优化手段，例如共轭梯度法、拟牛顿法等，许多机器学习算法在设计时会精心挑选合适的模型和损失函数，以构建一个凸函数作为优化目标。然而，也有一些模型，如神经网络，其优化目标函数是非凸的。这意味着在这些情况下，我们通常只能找到局部最优解，而不是全局最优解。 梯度下降法的基本思想是通过迭代更新参数来最小化目标函数。具体来说，首先需要对参数进行初始化，记为 θ 0 。然后，按照以下公式进行参数更新：θ t+1 =θ t −α ∂θ ∂R(θ) 。其中，α 是学习率，它决定了每次迭代中参数更新的步长；R(θ) 是目标函数，即需要优化的损失函数； ∂θ ∂R(θ) 是目标函数关于参数的梯度，它指示了目标函数在当前参数处的增长方向。通过沿着梯度的反方向更新参数，梯度下降法能够逐步降低目标函数的值，最终收敛到一个局部最优解或全局最优解（如果是凸优化问题的话）。