深度学习——最优化的学习笔记
1 前言
感谢蔡超老师的讲授,给予了我很大的启发~
2 数值分析方法求解最优化——“数学上最优美的求解方法”
2.1 最初认识数值分析求解最优化的分类器——SVM
SVM是我最初学习的分类器之一,SVM线性分类器求解过程的推导还是十分优美的~
使用了拉格朗日乘子法;
(具体的推导过程可以参考蔡超老师讲授的PPT)
2.2 为什么神经网络不适合用数值分析法求解呢?
这是因为在数值分析法求解的过程中,需要计算矩阵或者张量运算,
在进行这个运算时,会涉及到所有的样本值,而在目标检测中,输入图像一般都是高维张量,
我们几乎是不可能将所有样本同时输入内存进行计算的,现有的硬件无法满足这样的要求;
于是,为了解决这个问题,我们采用了另一种巧妙的pratical的策略——随机梯度下降法(SGD);
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