深度學習的優化算法
最優化理論裏面
0階優化算法
1階優化算法
2階優化算法
具體定義和缺陷如下：針對深度學習以一階的優化算法為主為主線
0階優化算法：該算法僅僅需要因變量的數值，而不需要導數信息。因變量通過最小二乘法的擬合值近似，而約束極小化問題用罰函數轉化為無約束問題，極小化過程在近似的罰函數上叠代。直到獲得收斂的解。
0階算法不利用一階導數信息,一階算法利用一階導數信息. 零階算法是在一定次數的抽樣基礎上,擬合設計變量、狀態變量和目標函數的響應函數,從而尋求最優解,顧又可稱其為子問題方法.
具體的0階算法
深度學習的優化算法
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