CS231Optimization: Stochastic Gradient Descent笔记

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本文介绍了优化领域的核心概念，包括目标函数、损失函数、凸函数及凸优化等，并详细阐述了三种优化方法：迭代精炼法、随机局部搜索及梯度下降法。同时，文中还对比了数值梯度和解析梯度的计算方法。
Optimation
score function/loss function
convex function
convex optimization
subgradient
optimization:
Method 1
core idea:iteative refinement
Blindfolded hiker analogy
Method 2
Random local Search
Method 3
Following the gradient
########################
Compute the gradient
method 1
numerical gradient
method 2
analytic gradient
computing the gradient analytically with Calculus
##############
Gradient Descent
Mini-batch gradient decsent
Stochastic Gradient Descent
 
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