机器/深度学习模型最优化问题详解及优化算法汇总

前言

其实最优化问题，从小学开始学习数学的时候就可以说已经接触到了，在我印象中有个问题，用一个平底锅煎饼，每次只能放2只饼，煎一只饼要2分钟（正反各用1分钟），煎三只饼要几分钟。这个问题其实已经可以归为最优化问题，我们实际计算出的时间，和真实最节省的时间不断对比去调整煎饼方案，得到时间花费最短的方案，得到最优解。其实这个问题将对象换一下，将煎饼时间换为损失函数，将煎饼换为训练模型，那这个问题就是最优化问题了。根据我们训练出的模型，不论是回归还是分类，总体上总归和原标签是有损失的，要得到更为优秀的模型就要不断的去降低损失值。深度学习系列文章已经把损失函数体系全部都讲解完毕，不论是回归模型、分类模型、聚类模型还是生成模型问题，如果有需要的同学不要错过。此章节将梳理模型训练最优化问题原理和基础理论，以及讲解常用的最优化算法设计和实现。
博主专注建模四年，参与过大大小小数十来次数学建模，理解各类模型原理以及每种模型的建模流程和各类题目分析方法。此专栏的目的就是为了让零基础快速使用各类数学模型、机器学习和深度学习以及代码，每一篇文章都包含实战项目以及可运行代码。博主紧跟各类数模比赛，每场数模竞赛博主都会将最新的思路和代码写进此专栏以及详细思路和完全代码。若你渴望突破数学建模的瓶颈，不要错过笔者精心打造的专栏。愿你能在这里找到你所需要的灵感与技巧，为你的建模之路添砖加瓦。
一文速学-数学建模常用模型

一、最优化问题基础

以文字去说明最优化问题理解起来是十分抽象且难以起到工程化总结归纳的效果，固我们