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需要改进牛顿法的一维搜索
发现一个问题,一旦牛顿法的一维搜索失败,函数不降反升。需要修改代码,从避免被吸引到Hessian非正定的局部极值点。
同时发现昨天做的模型模拟的时候有限差商导数步长设太小了,提高导数步长之后(设成0.05),牛顿法收敛速度明显加快(往往第一次迭代把梯度长度从几十万降到1k左右,第二次迭代进一步降到几十,接下来由于浮点误差(参数增量已经到达10^-6左右),在最优点附近震荡)
另外牛顿法求hessian太慢,可考虑bfgs法或强行固定雅可比矩阵的方法
接下来要开始cocos的学习了……
来自为知笔记(Wiz)
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原文地址:https://www.cnblogs.com/dydx/p/4292561.html
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