深度解析算法优化内部机制:为什么机器学习算法难以优化?

Posted 文宇肃然

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前言

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在机器学习中,损失的线性组合无处不在。虽然它们带有一些陷阱,但仍然被广泛用作标准方法。这些线性组合常常让算法难以调整。

在本文中,提出了以下论点:

  1. 机器学习中的许多问题应该被视为多目标问题,但目前并非如此;

  2. 「1」中的问题导致这些机器学习算法的超参数难以调整;

  3. 检测这些问题何时发生几乎是不可能的,因此很难解决这些问题。

有一些方法可以轻微缓解这些问题,并且不需要代码。

梯度下降被视为解决所有问题

以上是关于深度解析算法优化内部机制:为什么机器学习算法难以优化?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

为什么机器学习算法难以优化?一文详解算法优化内部机制

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