局部最优问题

最新推荐文章于 2023-08-17 15:08:35 发布
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什么是局部最优

百科解释：局部最优，是指对于一个问题的解在一定范围或区域内最优，或者说解决问题或达成目标的手段在一定范围或限制内最优。

我们先举一个简单的例子

在这里插入图片描述
假如我们用梯度下降找上图中的最小值，实际解应该是d点，但由于图像波动幅度很大，在程序运行结束以后，我没呢求得的值是a，b，c中的一个，虽然a，b，c是也是图像的峰值，但并不是我们想要的最小值，这就是局部最优。

相关链接
https://www.cnblogs.com/bonelee/p/7007702.html
http://www.wengweitao.com/ti-du-xia-jiang-fa.html
https://blog.youkuaiyun.com/bing_bing_bing_/article/details/95327020

[数据挖掘] K-中心点 解决 k-means 的局部最优问题
weixin_40978095的博客
01-10 1万+
k-中心点 基于代表的划分概述算法整体算法损失计算优化优点缺点讨论实现 概述 在 k-means, 我们使用了基于形心(簇均值)来对数据进行划分, 也讨论了 k-means 的初始值选取之重要, 若选得不好, 很容易陷入局部最优解的问题. 实质上来说, 我们会陷入到局部最优解的本质原因是: 当初始值选定之后, 我们有一个初始的簇 均值基本是在这个簇的最大值与最小值之间 每次更新的新的质心(均值)...
局部最优怎么办？
06-30 2558
1、使用模拟退火算法SA（Simulate Anneal） 贪心算法是，在求最优解时，从a点开始试探，如果函数值继续减少，那么试探过程继续，到达b点时，试探过程结束（因为无论朝哪个方向努力，结果只会越来越大），因此找到了局部最优b点。 模拟退火算法以一定的概率来接受一个比当前解要差的解，因此有可能会跳出这个局部的最优解，达到全局的最优解。这个概率随着时间推移逐渐降低（逐渐降低才能...
贪心算法--局部最优选择
04-10
顾名思义，贪心算法总是作出在当前看来最好的选择。也就是说贪心算法并不从整体最优考虑，它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。当然，希望贪心算法得到的最终结果也是整体最优的。虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解，但对许多问题它能产生整体最优解。如单源最短路经问题，最小生成树问题等。在一些情况下，即使贪心算法不能得到整体最优解，其最终结果却是最优解的很好近似。
深度学习中局部最优问题
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Rain
02-01 1万+
局部最优的问题(The problem of local optima) 初学深度学习，总是担心优化算法会困在极差的局部最优。本文介绍如何正确看待局部最优以及深度学习中的优化问题。 如上图，平面的高度就是损失函数。在图中似乎各处都分布着局部最优。梯度下降法或者某个算法可能困在一个局部最优中，而不会抵达全局最优。但是，问题的关键在于，低维特征（图示两维）让我们对局部最优产生误解。 事实上，...
2.10 局部最优的问题-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
赵继超的笔记
04-10 2958
局部最优的问题 (The Problem of Local Optima) 在深度学习研究早期，人们总是担心优化算法会困在极差的局部最优，不过随着深度学习理论不断发展，我们对局部最优的理解也发生了改变。我向你展示一下现在我们怎么看待局部最优以及深度学习中的优化问题。 这是曾经人们在想到局部最优时脑海里会出现的图，也许你想优化一些参数，我们把它们称之为 W1W_1W1​ 和 W2W_2W2​ ，平...
神经网络基础-神经网络补充概念-51-局部最优问题
优快云XXCQ的博客
08-17 2496
局部最优问题是在优化问题中常见的一个挑战，特别是在高维、非凸、非线性问题中。局部最优问题指的是算法在优化过程中陷入了一个局部最小值点，而不是全局最小值点。这会导致优化算法在某个局部区域停止，而无法找到更好的解。参数初始化策略：采用合适的参数初始化策略，如Xavier初始化、He初始化等，可以帮助降低陷入局部最优的风险。随机初始化：通过多次随机初始化模型参数，运行优化算法多次，以期望能够找到更好的初始点，从而避免陷入局部最优。多初始点策略：使用多个不同的初始点，运行优化算法多次，以期望找到更好的全局最优解。
深度学习笔记（二十一）学习率衰减和局部最优问题
我的技术栈碎碎念空间
01-27 1268
考虑学习率不变的情况，梯度下降难以在最后达到收敛，如果采用学习率衰减方式呢？在刚开始能承受大步伐的梯度下降，随着梯度下降的进行，学习率衰减有利于最后收敛到一个趋近于最低点。 在1epoch内（1 pass through data）： α=α01+decay_rate∗epoch_num\alpha=\frac{\alpha_0}{1+decay\_rate*epoch_\_num}α=1+decay_rate∗epoch_​numα0​​ 其他学习率衰减的方法： α=0.95epoch_num∗α0\a
MATLAB神经网络和优化算法：19 遗传算法，模式搜索，模拟退火求局部最优问题.zip
05-26
本资料包聚焦于遗传算法、模式搜索和模拟退火这三种优化方法，它们都是解决局部最优问题的有效工具。接下来，我们将详细探讨这些算法。 首先，遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是受生物进化理论启发的一种全局...
基于复合形法的有约束单局部最优问题求解.rar
12-28
《基于复合形法的有约束单局部最优问题求解》 在优化设计领域，寻找有约束条件下的单局部最优解是一项关键任务。本资源提供的MATLAB程序，旨在通过复合形法这一经典算法来解决此类问题。复合形法，源于几何上的...
设计一个波浪线的目标函数通过GA优化动态显示优化值搜索过程同时显示局部最优问题效果-源码
10-01
标题中的“设计一个波浪线的目标函数通过GA优化动态显示优化值搜索过程同时显示局部最优问题效果-源码”指的是一个使用遗传算法（Genetic Algorithm, GA）来优化具有波动性质的目标函数的程序，该程序能够动态展示...
基于GA优化算法的波浪函数最优解计算,并动态显示优化值搜索过程以及局部最优解显示【包含程序操作录像,代码中文注释】
04-28
设计一个波浪线的目标函数，通过GA优化动态显示优化值搜索过程，同时显示局部最优问题效果
局部最优解的问题
weixin_33739627的博客
04-26 1592
我们一般认为神经网络会有局部最优解 就像三维中的坑洞一样，可能使我们的神经网络陷进去就出不来了 其实不是这样的 可以看到，我门的loss其实是一个多维的神经网络 那么对于第i维，我可以大致的认为在这一维，他上升或下降的概率均为0.5 我们知道，如果要形成坑洞的话，我们在这个区域上的所有点的梯度都必须是像下的才行 那这种概率，可以去买彩票了 所以，如果训练变慢，大概率是碰到...
贪心算法寻找局部最优，求最长增长序列
Android系统优化
08-11 3151
给定一个未经排序的整数数组，找到最长且连续递增的子序列，并返回该序列的长度。 序列的下标是连续的 public class maxSeq { public static void main(String[] args) { System.out.println(findLength(new int[{1,2,3,4,2,3,4,5,6,3,4,5,6,7,8,9})); } //贪心算法寻找局部最优，求最长增长序列 public static in
关于局部最优
QAQ
12-12 1127
在开始学习梯度下降的时候，总会有这样的疑问：梯度下降只能到达局部最优，万一到达了一个较大的局部最优，错过了较小的全局最优或是另外一个更小的局部最优，那么是不是算法是失败呢？ 其实在机器学习的大数据背景下，随机到达的局部最优点与全局最优点虽然有差距，但是也足够优秀。 而且到达局部最优的可能性也不是很大。 单独看一个特征，到达梯度为0的情况有两种： 而100个特征全部到达右边这种情况的概率值约为...
关于局部最优(Local Optima)
wbz810的博客
02-09 4007
①在高维空间中，如2000维，不太可能出现局部最优的情况，因为局部最优要求这20000个维度的梯度都为0，这是很小概率的时间。②真正困扰优化问题的并不是局部最优，而是在鞍点附近的停滞区问题。    如下图，鞍点并不是全局最优，但梯度下降会在鞍点附近花费很多时间，先降到鞍点，在鞍点附近受到扰动在降到其他地方。故采用动量，adam，RMSprop等方法来加快停滞区的训练...
matlab最优化问题的函数fminbnd,fmincon,globalsearch,（multistart）（全局最优）（优化算法对比分析包括fit）
三眼二郎
12-05 1万+
上一个博文中介绍了globalsearch和multistart的异同，以及选择时的参考，本文着重介绍multistart。 ④multistart（全局最优）（找多个局部最小值） 下面这个例子在globalsearch中使用过，在这里可以只是换一下符号，再次使用。可以看出两个函数设置基本相同。 实例（六驼峰最小值问题） rng default ％对于再现性 gs = multistart ;...
matlab中globalsearch,matlab最优化问题的函数(fminbnd),fmincon,globalsearch,multistart（全局局部最优）...
weixin_28879085的博客
03-19 1843
在讨论优化问题时我们先来讨论全局最优和局部最优全局最优：问题所有的可能解中效果最好的解。局部最优：问题的部分可能解中效果最好的解。一个针对的全局，一个针对的部分。就像我们设初值一样，设置了以后函数开始迭代变化。这时可能出现两种现象①迭代到一个解，该解距离初值较近，此处该值很有可能是局部最优。②迭代到一个解，该解距离初值相对较远，此处该值很大可能是全局最优，当然也可能是局部最优。上面这个图相信大家看...
局部最优与鞍点问题
赵凯月的博客
06-26 8278
一、什么是局部最优与鞍点 初学深度学习，总是担心优化算法会困在极差的局部最优。本文介绍如何正确看待局部最优以及深度学习中的优化问题。 如上图，平面的高度就是损失函数。在图中似乎各处都分布着局部最优。梯度下降法或者某个算法可能困在一个局部最优中，而不会抵达全局最优。但是，问题的关键在于，低维特征（图示两维）让我们对局部最优产生误解。 事实上，如果你要创建一个神经网络，通常梯度为零的点并不是这个图中的局部最优点，实际上成本函数的零梯度点，通常是鞍点。 一个具有高维度空间的函数，如果梯度为0，那么在每个方向，
在卷积神经网络中如何解决梯度下降时的局部最优解问题
Are_you_ready的博客
03-30 1160
1、更深的网络结构：深度越深的神经网络通常有更多的参数，因此有更大的空间可以搜索全局最优解。5、自适应学习率：自适应学习率可以根据每个参数的历史梯度值来调整学习率大小，从而更好地平衡全局和局部优化。3、预训练网络参数：预训练可以将网络的参数初始化到接近全局最优解的位置，这样可以更快地收敛到全局最优解。2、数据增强：数据增强可以增加数据量，减少过拟合的发生，从而减少陷入局部最优解的可能性。4、正则化：正则化可以限制模型的复杂度，减少过拟合的风险，从而更好地避免陷入局部最优解。
深度学习局部最优问题
最新发布
04-11
深度学习中的局部最优问题是指在优化神经网络模型时，优化算法可能会陷入局部最优点而无法达到全局最优点的情况。这是因为深度学习模型的目标函数通常是非凸的，而梯度下降等优化方法只能保证找到局部最优解，无法...
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