在机器学习领域,优化理论是训练模型的核心基础,主要研究如何通过数学方法最小化或最大化目标函数。以下是关键知识点:

常见优化算法

  • 梯度下降 📈
    通过计算损失函数的梯度,沿负梯度方向更新参数。

    Gradient_Descent
  • 凸优化 📐
    针对凸函数的优化问题,保证局部最优即全局最优。

    Convex_Optimization
  • 随机优化 🎲
    在噪声环境下寻找最优解,常用于强化学习场景。

    Stochastic_Optimization

应用场景

  1. 模型参数训练
  2. 特征选择与降维
  3. 联邦学习中的分布式优化
  4. 神经网络的反向传播机制

扩展阅读

如需深入理解优化算法的实现细节,可参考:
优化算法详解

📘 提示:优化理论与实际应用的结合是推动AI技术发展的关键,建议结合具体案例学习