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AI科技大本营  · 公众号  · AI  · 2019-07-13 17:50
作者 | Matthew Stewart译者 | Monanfei责编 | Jane出品 | AI科技大本营(ID: rgznai100) 【导读】在本文中,我们将为大家介绍如何对神经网络的超参数进行优化调整,以便在 Beale 函数上获得更高性能,Beale 函数是评价优化有效性的众多测试函数之一。Beale 函数当应用数学家开发一种新的优化算法时,常用的做法是在测试函数上测试该算法,主要的评价指标如下: 收敛速度(求得解的速度有多快)精度(接近真值的距离有多远)稳健性(在整体上表现良好,还是仅在一部分上表现较好)一般性能(例如计算复杂性等) Beale 函数的可视化如下: Beale 函数评估了在非常浅梯度的平坦区域中优化算法的表现。在这种情况下,基于梯度的优化程序很难达到最小值,因为它们无法有效 ………………………………

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