摘要:        ![优化器Adam在非凸情况下证明为什么要用期望平方梯度范数$E[||\nabla f(x_k)||^2]$这个指标?](https://img2024.cnblogs.com/blog/1923060/202408/1923060-20240820115140875-1453323987.png) 如下内容由chatgpt生成 在非凸优化问题中,使用期望平方梯度范数 ( E[|\nabla f(x_k)|^2] ) 作为收敛性分析的指标有几个重要原因。以下是详细的解释: 1. 非凸优化问题的复杂性 在非凸优化中,目标函数 ( f(x) ) 可能存在多个局部最优解,甚至是鞍点、平坦区域等复杂的几    阅读全文
如下内容由chatgpt生成 在非凸优化问题中,使用期望平方梯度范数 ( E[|\nabla f(x_k)|^2] ) 作为收敛性分析的指标有几个重要原因。以下是详细的解释: 1. 非凸优化问题的复杂性 在非凸优化中,目标函数 ( f(x) ) 可能存在多个局部最优解,甚至是鞍点、平坦区域等复杂的几    阅读全文
![优化器Adam在非凸情况下证明为什么要用期望平方梯度范数$E[||\nabla f(x_k)||^2]$这个指标?](https://img2024.cnblogs.com/blog/1923060/202408/1923060-20240820115140875-1453323987.png) 如下内容由chatgpt生成 在非凸优化问题中,使用期望平方梯度范数 ( E[|\nabla f(x_k)|^2] ) 作为收敛性分析的指标有几个重要原因。以下是详细的解释: 1. 非凸优化问题的复杂性 在非凸优化中,目标函数 ( f(x) ) 可能存在多个局部最优解,甚至是鞍点、平坦区域等复杂的几    阅读全文
如下内容由chatgpt生成 在非凸优化问题中,使用期望平方梯度范数 ( E[|\nabla f(x_k)|^2] ) 作为收敛性分析的指标有几个重要原因。以下是详细的解释: 1. 非凸优化问题的复杂性 在非凸优化中,目标函数 ( f(x) ) 可能存在多个局部最优解,甚至是鞍点、平坦区域等复杂的几    阅读全文
posted @ 2024-08-20 11:51
Si_wuxie
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