常见跳出局部最小值策略
来源:互联网 发布:淘宝汽车座垫套 编辑:程序博客网 时间:2024/06/10 18:00
现实任务中,人们常采用以下策略来试图“跳出”局部最小值,从而达到全局最小值:
1、以多组不同参数值初始化多个神经网络,按标准方法训练后,取其中误差最小的解作为最终参数,这相当于从多个不同的初始化点开始搜索,从而可能寻找全局最优。
2、使用模拟退化技术,模拟退火在每一步都以一定的概率接受比当前解更差的结果,从而有助于“跳出”局部极小。在每步迭代过程中,接受“次优解”的概率随着时间的推移而逐渐降低,从而保证算法的稳定。
3、使用随机梯度下降,与标准的梯度下降法精确计算梯度不同,随机梯度下降法在计算梯度时加入了随机的因素。于是,即便陷入局部极小点,它计算出的梯度时加入了随机因素,于是,即便陷入局部极小点,它计算出的梯度可能不为0,这样就有机会跳出局部极小继续搜索。
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