机器学习之局部最优和全局最优

(1)局部最优,就是在函数值空间的一个有限区域内寻找最小值;而全局最优,是在函数值空间整个区域寻找最小值问题。

(2)函数局部最小点是它的函数值小于或等于附近点的点,但是有可能大于较远距离的点。

(3)全局最小点是那种它的函数值小于或等于所有的可行点。

面试:你能解释一下梯度下降法及其在寻找全局最优解时的局限性吗?

  • 梯度下降法通过迭代沿着目标函数的负梯度方向更新参数,以寻找最小值。
  • 局限性:它可能会陷入局部最优,特别是在非凸函数中。此外,如果学习率设置不当,可能会导致收敛速度慢或者无法收敛。
相关推荐
聚客AI9 分钟前
解构高效提示工程:分层模型、文本扩展引擎与可视化调试全链路指南
人工智能·llm·掘金·日新计划
摆烂工程师22 分钟前
Claude Code 落地实践的工作简易流程
人工智能·claude·敏捷开发
CoovallyAIHub24 分钟前
YOLOv13都来了,目标检测还卷得动吗?别急,还有这些新方向!
深度学习·算法·计算机视觉
亚马逊云开发者24 分钟前
得心应手:探索 MCP 与数据库结合的应用场景
人工智能
大明哥_29 分钟前
100 个 Coze 精品案例 - 小红书爆款图文,单篇点赞 20000+,用 Coze 智能体一键生成有声儿童绘本!
人工智能
聚客AI29 分钟前
🚀拒绝试错成本!企业接入MCP协议的避坑清单
人工智能·掘金·日新计划·mcp
rocksun1 小时前
GraphRAG vs. RAG:差异详解
人工智能
一块plus1 小时前
什么是去中心化 AI?区块链驱动智能的初学者指南
人工智能·后端·算法
张德锋1 小时前
Pytorch实现mnist手写数字识别
机器学习
txwtech1 小时前
第10.4篇 使用预训练的目标检测网络
人工智能·计算机视觉·目标跟踪