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枕:收敛度量
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我正在使用来优化多元成本函数。温度是影响跳频算法收敛时间的重要参数之一。我希望能够通过将成本函数值曲线拟合到当前的迭代，并确定它是否比以前的温度设置更快的收敛速度来确定basinhopping()的收敛速度。：有什么方法可以“实时”更新成本<e
浏览 8提问于2015-12-03得票数 2
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我的成本/损失函数急剧下降，接近0，这似乎是一个收敛的迹象。但权重仍在以可见的方式变化，比成本函数快得多。我应该确保重量也收敛吗？
一些细节:我只是计算了一个时代。我的损失函数是均方差。我尝试了几个实验和不同的初始权重，但都得到了不断变化的权值的收敛损失函数。
浏览 0提问于2019-02-18得票数 3
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然而，提供的信息只说重复梯度下降，直到它收敛。if (change_in_costfunction > precisionvalue) {} repeat gradient_de
浏览 10提问于2013-06-25得票数 10
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成本函数不收敛
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我试图在只包含两个类('sentosa‘和'versicolor')的标准虹膜数据集上实现单感知器算法，但错误函数不收敛.Here是我的代码：from sklearn
浏览 20提问于2017-12-23得票数 2
在Scikit SGDClassifier使用SGDClassifier时，成本函数收敛的迭代次数等于1，如描述中所述：
如何增加max_iter，使我的成本函数得到适当的优化，而不仅仅是一次迭代？或者与scikit相关的描述，我如何使用partial_fit处理我的分类器的“客观收敛”和“早期停止”？
浏览 18提问于2020-09-03得票数 0
据我所知，为了计算简单线性回归的权重和偏差，它遵循梯度下降算法，该算法致力于寻找成本函数(曲线)的全局最小值。该成本函数是通过随机选择一组权重，然后计算所有记录的平均误差来计算的。这样我们就得到了成本曲线上的一个点。再次选择另一组权重，并计算平均误差。所有这些点构成了成本曲线。我的疑问是，在计算(找到成本函数)成本曲线之前，有多少次随机选择权重来获得点数。提前谢谢。
浏览 5提问于2021-07-18得票数 0
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我试着在没有任何激活函数的情况下运行一个简单的神经网络，网络不收敛。我正在使用MSE成本函数进行MNIST分类。但是，如果我对隐藏层应用校正的线性激活函数(output = max(0，x)，其中x是加权和)，那么它会很好地收敛。
为什么消除前一层的负输出有助于学习？
浏览 1提问于2016-04-01得票数 1
我正在进行一项优化任务，其中的成本函数评估非常昂贵，并且可以容忍一些错误。我正在使用来自scipy.optimize的一些预先打包的pre方法来开始。我使用的第一个方法是，它实现了nelder算法。该函数有两个与收敛相关的参数xtol和ftol，其中()指定了一个收敛准则，其中如果x或f(参数集和代价)在迭代时变化小于xtol或ftol，则函数返回。但是，由于成本函数对我来说非常昂贵，所以我也希望能够指定一个成本阈值，如果它找到一个<
浏览 6提问于2015-05-21得票数 3
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负重训练速度太慢
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虽然我得到了快速、收敛和令人满意的结果，但训练后的权重值变化很小(而成本/损失函数却以一种看似收敛的方式迅速下降)。初始权值:卷积核为非零单元矩阵，完全连通层权为0's，激活函数为乙状结肠。
浏览 0提问于2019-02-18得票数 2
在实现所有的导数后，输出的成本收敛到一个看似任意的值。我做了一些测试，看看我的数学是否不正确，但一切似乎都是正确的。成本的收敛值似乎是基于最小/最大值。我分配给神经网络的唯一任务是求解一个异或门，并确定一个二进制数是偶数还是奇数。我想知道到底是什么导致了这种任意收敛的<
浏览 4提问于2022-10-14得票数 -1
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我一直在调整深度学习，以训练一个二元分类问题的Logistic回归模型的权重，本教程使用了下面的负对数似然成本函数。negative_log_likelihood(self, y): 然而，我的权重似乎没有正确地收敛我在想，我是否在使用适当的成本函数来收敛到适当的权重。值得注意的是，我的两个类非常不平衡，我的预测器已经规范化了。
浏览 1提问于2015-05-22得票数 1
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我们知道优化技术，在所有可能的参数空间中搜索一个参数集，使模型的成本函数最小化。在理想情况下，最著名的损失函数，如MSE或范畴交叉熵，其全局最小值等于零。例如，梯度下降( \theta_j \leftarrow \theta_j - \alpha \frac{\partial}{\partial \theta_j}J(\theta) )基于计算成本函数值我在想，如果我们设计一个在理想情况下具有非零全局最小值的成本函数，会发生什么。它对收敛速度或优化过程
浏览 0提问于2018-11-06得票数 0
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在多元线性回归一节的课程机器学习中，Andrew提供了以下关于梯度下降的提示：将特性转换为大约-1 绘图成本与迭代若要确定收敛速度是否太慢(请尝试更大的alpha)
以确定要收敛的迭代次数。
浏览 0提问于2018-02-27得票数 2
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我正在使用NLopt library，COBYLA algorithm，在C++中最小化基于日志的成本函数。我已经在Matlab中使用fmincom实现了同样的功能。Matlab函数的性能明显优于NLopt函数。它需要比NLopt少得多的优化，并且收敛到一个比NLopt好得多的最小值。
我相信这些算法所采用的补充方案是不同的。如果可能的话，我需要知道如何在NLopt中使用COBYLA，以类似于Matlab的方式进行收敛。提前感谢
浏览 1提问于2014-04-16得票数 0
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迭代次数(梯度下降)
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我还实现了一个成本函数，它接收所有的系数、截距和训练数据，并返回这些系数和拦截的成本。我在1500迭代和learning_rate = 0.000003202的波士顿数据集上运行了该算法，并成功地进行了收敛，使最小成本为61.840725406571245，但是当我对相同的训练数据训练sklearn的LinearRegression()算法时，使用.coef_和.intercept_发现了成本。的成本最低为19.958219814238042。所以我的问题是，怎么才能说
浏览 4提问于2020-06-27得票数 0
在对批处理梯度下降进行编码时，很容易将收敛性编码为每一次迭代后的代价向最小方向移动，当成本的变化趋向于接近预定数时，我们停止迭代，并得出梯度下降已经收敛的结论。但在随机GD中，成本往往会在某一时刻偏离当地的最低水平。在这里，决定一个变化的阈值是行不通的，因为SGD并不总是在趋同，而是波动很大。在python中进行编码时，当成本趋于最小时，我如何知道迭代的次数？
浏览 0提问于2019-11-27得票数 2
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当我设置学习速率α为0.2时，批梯度下降成本会收敛，但为了不发散，我不得不为随机实现设置一个学习速率α为0.0001。这是正常的吗？\r\n',iter, J);
作为参考，这里是在我的例子中使用的逻辑回归成本函数。
浏览 1提问于2014-01-25得票数 9
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蒙特卡罗树搜索实现
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为了使搜索收敛到Minimax (实际的理想移动序列)，可能需要模拟成千上万的游戏。我现在做这件事的方法是使用相同的移动生成函数，我将使用相同的移动生成函数来进行正常的极小极大搜索，以及使用相同的启动函数，并在每次移动后检查是否获胜。我的问题是:是否有更好的方法来实现游戏模拟，以降低成本？我可以不执行完整的移动生成，而不是检查每一次获胜？是否有其他改善模拟时间的方法？
浏览 0提问于2018-01-18得票数 2
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📷📷import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
points = np.genfromtxt("Dokumente/Salary.csv", delimiter=",")
def gradient_descent(current_b, current_m, learning_rate, points)
浏览 0提问于2019-02-01得票数 1
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