导读 在机器学习和深度学习中，优化算法是模型训练的核心。其中，梯度下降法（Gradient Descent）是最基础且广泛使用的方法之一。它通过计算损...
在机器学习和深度学习中，优化算法是模型训练的核心。其中，梯度下降法（Gradient Descent）是最基础且广泛使用的方法之一。它通过计算损失函数的梯度来逐步调整参数，以最小化目标函数。然而，梯度下降法可能面临收敛速度慢的问题，这时可以考虑更高效的牛顿法（Newton's Method）。牛顿法利用二阶导数信息，能更快地找到最优解，但计算复杂度较高。为了平衡效率与成本，拟牛顿法（Quasi-Newton Methods）应运而生，如BFGS算法，它通过近似Hessian矩阵来减少计算负担。此外，共轭梯度法（Conjugate Gradient）也是一种强大的工具，尤其适用于大规模稀疏问题，其优势在于无需存储完整的Hessian矩阵，大大降低了内存需求。这些方法各有千秋，在实际应用中需根据具体场景选择合适的策略，从而实现高效求解！🔍💻