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众所周知
众所周知,梯度下降法是一种基本的优化算法,不能保证全局最优,也不能保证效率。为什么它仍然被广泛应用于深度学习,而不是传统的凸优化算法和粒子群算法
梯度下降法在深度学习中被广泛应用的原因主要有以下几点: 适用性广泛:梯度下降法可以应用于各种深度学习模型,包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。而传统的凸优化算法和粒子群算法往往只适用于特定类型的优化问题。 原理简单:梯度下降法的原理相对简单,易于理解和实现。相比之下,传统的凸优化算法和粒子群 ......
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更新时间 2023-07-01
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