时间：2022-08-31 16:55:45 来源：www.xiaofamao.com 作者：喵喵
遗传算法( Genetic Algorithms，GA )是一种模拟自然界遗传和生物进化论的并行随机搜索优化方法。 目前，梯度下降主要用于神经网络模型中权重的更新，即单向更新和调整模型参数，使损失函数最小化。 随机梯度下降对梯度下降算法的效率进行了优化，采用小批量( mini-batch )样本估计梯度，而不是采用全量样本计算当前梯度，大大提高了效率。
在神经网络中，目标函数f是预测值和标签的误差，希望找到f最小的。 当然，这样下去，我们有可能不去山脚( Global cost minimun )，而去某个小山谷(局部最佳，Local cost minimun )。 这也是后面的梯度下降算法可以进一步调谐的地方。 本周的实验都基于三层神经网络模型。 模特帮你实现了。
1、神经网络模型的优化算法
在这次的工作中，学习更高级的优化方法。 这可以在提高学习速度的同时得到更好的最终值。 在谈损失函数的概念优化算法之前，必须先明确损失函数的概念。 损失函数有各种各样的说法。 中文也是。 其实向前看的说法，在牛顿法这样的次要方法中也经常被提及。 比喻来说是向前看，数学本质上利用了目标函数的二次导信息。 吴恩达深度学习( 11 )改进深层神经网络专业第二周编程工作。
2、神经网络优化计算
Adam :最常用的优化器。 结合Momentum和adagrad思想，计算动量和累积梯度的平方和，然后进行吨计算，由动量计算方向和大小，由累积梯度的平方和计算学习率。 坡度下降算法可以直观地理解为下山方法，将损失函数j(w )比喻为山，我们的目标是到达这座山的山麓(即求解最佳模型参数w以使损失函数最小)。 优化算法的功能是通过改进训练方案最小化或最大化损耗函数e(x )。
3、神经网络常用的优化函数
与自然界优越、适者生存的生物进化原理相似。 遗传算法是在引入优化参数形成的编码串联群体中，按照选取的适应度函数，通过遗传中的选择、交叉、变异筛选个体，留下适应度编号的个体，淘汰适应度较差的个体，新的群体继承了前一代的信息适应度函数是指计算基于进化目标制作的个体适应度值的函数，通过适应度函数计算每个个体的适应度值，提供给选择操作员进行选择。
在调整模型更新权重和偏差参数的方式时，您考虑过哪些优化算法会给模型带来更好和更快的效果吗？ Momentum算法在梯度下降中引入了物理中的动量概念，模拟了物体运动时的惯性。 也就是说，更新时将使用当前batch坡度微调以前的坡度，同时保留一定程度的以前更新的方向。 由此，可以在一定程度上提高稳定性，学习变快，有摆脱局部最佳的能力。
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