Методы оптимизации
Что такое методы оптимизации в машинном обучении?
Методы оптимизации в машинном обучении - это алгоритмы, которые используются для настройки параметров моделей с целью минимизации функции потерь. Они определяют способ обновления параметров модели на каждом шаге обучения, направляя его к оптимальным значениям. Примеры методов оптимизации включают градиентный спуск, стохастический градиентный спуск, методы второго порядка и адаптивные методы оптимизации, такие как Adam и RMSProp.
Как применяют оптимизацию по числам Фибоначчи?
Поиск Фибоначчи применяется к одномерной унимодальной функции на заданном интервале. Внутренние точки выбирают по отношениям чисел Фибоначчи и последовательно сужают интервал, переиспользуя одно вычисленное значение. Градиент не требуется; это не универсальная замена градиентному спуску для обучения модели.