而现如今有许多不同的学习算法，它们每一个都有不同的特征和表现。神经网络中的学习过程可以形式化为最小化损失函数问题，该损失函数一般是由训练误差和正则项组成。训练损失函数取决于神经网络中的自适应参数。如上图所示，点 w* 是训练损失函数的极小值点。损失函数的一
牛顿法与拟牛顿法优化问题是机器学习中非常重要的部分,无论应用何种算法,构建何种模型,最终我们的目的都是找到最优解的. 那优化算法是无法回避的. 当今机器学习,特别是深度学习中, 梯度下降算法 可谓炙手可热. 不过优化算法不只其一种,其他算法也很常用,也很优
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