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收敛速度最新视觉报道_收敛速度是什么意思(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-12-03

收敛速度

下降算法与收敛速度详解 𐟓‰ 下降算法是一种常用的最优化方法，主要用于求解函数的极小值。它通过不断迭代更新变量的值，使得目标函数逐渐减小，直到达到最小值点。收敛速度 𐟚€ 下降算法的收敛速度是衡量算法性能的重要指标。一般来说，收敛速度越快，算法的效率就越高。线性收敛是一种常见的收敛速度，表示每次迭代后，目标函数的值以固定比例减少。线搜索方法 𐟔 线搜索方法在下降算法中起着关键作用。常见的线搜索方法包括0.618法和三点二次插值法。0.618法通过在搜索区间内选择两个点，然后根据黄金分割比例来缩小搜索范围。三点二次插值法则利用三个点的信息来估计搜索区间内的函数值，从而确定下一步的搜索方向。具体步骤 𐟓 下降算法的具体步骤如下：选择初始点x0和初始步长k。通过线搜索方法找到下一个搜索点x1。计算目标函数在x1处的值，如果满足收敛条件，则停止迭代并输出结果。否则，更新步长k，继续进行迭代。通过这些步骤，下降算法可以逐步逼近目标函数的极小值点。实例分析 𐟓Š 以一个简单的例子来说明下降算法的原理。假设我们要最小化函数f(x) = x^2，初始点x0 = 1，初始步长k = 0.1。通过0.618法，我们可以找到下一个搜索点x1，然后计算f(x1)的值。如果f(x1)的值比f(x0)小，说明我们的迭代方向是正确的，继续进行迭代。经过多次迭代后，我们最终可以找到函数的极小值点。通过这个例子，我们可以看到下降算法在实际问题中的应用和效果。虽然下降算法在很多情况下都能有效工作，但在一些复杂的问题中，可能需要结合其他方法或技巧来提高算法的效率和准确性。总之，下降算法是一种简单而有效的最优化方法，通过合理的选择和调整，可以解决各种实际问题。

深度学习参数调优的8个实用技巧 1️⃣ 优化器选择 𐟎𜘥Œ–器在深度学习中负责更新参数和优化目标函数。常见的优化器包括SGD、Adagrad、Adadelta、Adam、Adamax和Nadam。其中，SGD和Adam是最常用的两种： SGD：根据每个batch的数据计算一次局部估计，最小化代价函数。学习速率决定了每次步进的大小，设置不当可能导致收敛问题。虽然训练时间较长，但在好的初始化和学习率调度方案下，结果更可靠。 Adam：结合了Adagrad和RMSprop的优点，能自动调整学习速率，收敛速度快，适用于复杂网络。 2️⃣ 学习速率调整 𐟔„ 学习速率可以第一次设置大一点，加快收敛，后续再慢慢调整。也可以采用动态变化学习速率的方式，比如每一轮乘以一个衰减系数或根据损失变化动态调整。 3️⃣ Dropout应用 𐟛᯸ 第一次跑模型时可以不加Dropout，后期调优时Dropout用于防止过拟合，特别是数据量较小时效果明显。 4️⃣ 变量初始化 𐟧銥𘸨灧š„变量初始化方法有零值初始化、随机初始化、均匀分布初始值、正态分布初始值和正交分布初始值。一般采用正态分布或均匀分布，有些研究表明正交分布效果更好，可以尝试。 5️⃣ 训练轮数控制 𐟏 模型收敛即可停止迭代，一般采用验证集作为停止迭代的条件。如果连续几轮模型损失没有明显减少，则停止迭代。 6️⃣ 正则化方法 𐟛᯸ 为了防止过拟合，可以加入L1、L2正则化。L1正则化增强权值稀疏性，让更多值接近零；L2正则化减小每次权重调整幅度，避免训练过程中出现较大抖动。 7️⃣ 预训练技巧 𐟓š 对需要训练的语料进行预训练可以加快训练速度，并且提升模型效果。常用的预训练工具有word2vec和glove。 8️⃣ 激活函数选择 𐟌 常用的激活函数有Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky ReLU和ELU： Sigmoid：计算量大，梯度消失问题严重，收敛速度慢。 Tanh：解决了输出zero-centered问题，但梯度消失和幂运算问题仍然存在。 ReLU：解决了梯度消失问题，计算简单，但可能出现Dead ReLU问题。 Leaky ReLU：有ReLU的优点且无Dead ReLU问题，但效果未完全证明。 ELU：有ReLU的优点，但计算量较大，效果未完全证明。

「疆电快讯」【公司完成首批北斗基站固件版本迭代】10月20日，@国网新疆信通公司完成首批128座自建北斗基站的固件版本迭代升级工作，标志着国网新疆电力北斗高精度位置服务水平再上新台阶。升级后的基站支持北斗三号卫星的全频点卫星数据传输，搜星数量也由原来十几颗北斗卫星增至二三十颗。同时，本次迭代升级进一步提升基于北斗服务的无人机巡检等业务的定位精度和收敛速度，助力提高输电线路巡检运维效率、推动电力监测平台的智能化、精细化管理。（李昱）

[LG]《Anytime Acceleration of Gradient Descent》Z Zhang, J D. Lee, S S. Du, Y Chen [U. Washington & Princeton] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

光栅仿真：RCWA方法的演进与挑战 𐟌ˆ 在光栅仿真的世界里，Rigorous Coupled Wave Analysis (RCWA) 是一个经典而强大的工具。它通过傅里叶谐波展开光栅的介电常数函数和光栅平面内的电磁场，并在不同的界面处施加边界条件，从而实现对光栅的精确模拟。𐟔 ### RCWA的基础与扩展 RCWA 的基础在于将光栅的周期性结构与傅里叶分析相结合。光栅的周期性结构通常由几个不同折射率的区域组成，而傅里叶分析则将光栅的介电常数函数和电磁场展开成一系列谐波。这种方法的一阶导数可以归因于 Knop 提出的二进制传输相位光栅。𐟌 在 1995 年，Guizal 等人开发了一种称为非周期 RCWA (ARCWA) 的方法，适用于有限尺寸光束照明下的非周期片层结构。他们将光栅和周围介质中的电磁场用傅里叶积分表示，从而得到一个积分-微分方程，该方程可以在傅里叶空间中离散化进行数值求解。𐟌€ ### RCWA的优化与挑战为了优化 RCWA 的计算效率，多个研究小组在 1996 年使用不同的算符对特征问题进行了重新表述，极大地提高了 TM 偏振的 RCWA 收敛率，改善了 TM 偏振的矩阵条件，从而使 TE 和 TM 偏振达到收敛所需的衍射阶数相似。𐟓ˆ 此外，Pisarenco 和 Setija 对 ARCWA 的不同方法进行了回顾，并对几种 ARCWA 方法进行了比较。他们发现，使用完美匹配层 (PML) 的 ARCWA 方法最接近精确的解决方案，并且不需要大的计算域。𐟔 ### 结论 RCWA 及其扩展方法，如 ARCWA，为光栅仿真提供了强大的工具。这些方法不仅提高了计算效率，还为非周期性光栅的分析提供了可能。尽管如此，光栅仿真的挑战依然存在，如处理复杂的光栅结构、提高收敛速度以及减少计算资源的需求。𐟚€ 未来，随着光栅在各种应用中的重要性不断增长，对光栅仿真方法的需求也将继续增加。我们期待看到更多的创新和改进，以适应这一领域不断发展的需求。𐟌Ÿ

[LG]《ADOPT: Modified Adam Can Converge with Any 2 with the Optimal Rate》S Taniguchi, K Harada, G Minegishi, Y Oshima... [The University of Tokyo] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

罗默《高级宏观经济学》重点模型解析 𐟓š 图片展示了罗默第四版中的索洛、拉姆塞、戴蒙德和内生增长模型，适合用于中财申博或考研备考，例如人大等高校。这些模型涵盖了动态变化和收敛速度等重要内容，建议大家重点关注。 𐟔 图片中的文字详细解释了以下模型： Dale模型：政府购买增加时，资本存量不变，实际利率不变，消费会立即减少，其中高度等于政府购买增加量。索洛模型：当0 < f(t) - c(t) - t = (nkt)ct不变时，资本存量不变，实际利率不变，消费暂时上升。拉姆塞模型：政府购买增加时，资本存量不变，实际利率不变，消费会立即减少，其中高度等于政府购买增加量。戴蒙德模型：政府购买增加时，资本存量不变，实际利率不变，消费会立即减少，其中高度等于政府购买增加量。 𐟓ˆ 这些模型展示了宏观经济学中的一些关键概念和动态变化，对于理解和掌握高级宏观经济学非常有帮助。

通常主动降噪在低频最为有效，很多降噪耳机宣传的极限深度峰值也往往出现在低频，而越高频率的噪声消除对算力和算法的考验就越是严峻。所以长久以来几乎所有品牌都选择了强调极限深度而忽略中频降噪性能这样的“扬长避短”策略，而这也是大家常说的“参数陷阱”之一。并且事实上中频噪声也是生活噪声中非常重要的组成部分，图1为实地采集的地铁噪声（红色线）与深圳益田假日广场Apple店内噪声（绿色线），地铁高速运行时的700Hz呼啸声与商场内熙攘的人声显然都属于中频噪声，在这样的环境当中，会让你感觉到降噪效果更好的耳机，一定是中频降噪性能更强的耳机，而非低频极限深度更大的耳机。图2是OPPO Enco X3（红色线）、Enco X2（绿色线）以及华为 FreeBuds Pro 3（蓝色线）的综合降噪曲线。很显然，除了少数完全依靠被动降噪的频段外，Enco X3的降噪性能实现了对Enco X2的完全超越，尤其中频降噪性能领先了10dB左右，稳态降噪性能与华为 FreeBuds Pro 3相当。但是FreeBuds Pro 3的自适应ANC收敛速度比较慢，基本上需要个十来秒钟才行，而OPPO Enco X3的自适应ANC收敛几乎可以在瞬间完成，能够真正实时地应对环境噪声与佩戴姿态的变化，给用户稳定的体验。所以说「OPPO Enco X3」的降噪性能，目前的确就是苹果以外最强的那一个——至于对比苹果的结果，暂时给正式发布留点悬念，全抖搂完了内容也就不用做啦。「OPPO Enco」

贝叶斯调参：让机器学习更高效、更智能贝叶斯优化调参在机器学习中有两个显著的优点：离散调参：与网格搜索不同，贝叶斯优化不需要遍历所有参数组合，从而大大提高了调参效率。同时，它利用了先验信息，比随机搜索更能找到更好的参数组合。模型自动选择：将备选模型如XGBoost、随机森林等作为调参空间的一部分，实现模型的自动选择。这样无需手动选择模型，节省了大量时间和精力。从图1中可以看出，贝叶斯优化倾向于选择ANN作为最佳模型，并且在XGBoost中，leaf参数倾向于选择8。图2展示了整体的优化过程，收敛速度非常快。这种方法的创新性和直观的图表展示，无疑会让审稿人感到非常高兴。

偶尔也想看我产品打分手炮。以前做爱是因为爱，这次做爱就只是为了做。最后一次拥抱彼此，一定比平时做得更用力，天真以为插得越深留下的印记离心脏越近，遗忘的速度就会慢一点。最后一次他进入他的身体，动作丝毫没有怜惜，身下人被草出眼泪大声喊着疼，但再痛能有多痛，会比分手更痛吗。走神中被交换位置，对方坐上来脐橙，不再像过去那样收敛自己的声音，有多痛多爽就喊得有多大声，还叫了些之前从来不会叫的色情称呼，太过火了，他捂住他的嘴，又被他含住手指。太熟悉对方的身体了，称得上是折磨的性事里也能得到快感，最后他倒在他身上，下意识抱了个满怀，往常他们会以一个缱绻的吻作为结束，但如今只是在拥抱中喘息，混沌的大脑渐渐清醒，他们都知道，从这一刻起，他们真的结束了。