前言

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在機(jī)器學(xué)習(xí)中，損失的線性組合無(wú)處不在。雖然它們帶有一些陷阱，但仍然被廣泛用作標(biāo)準(zhǔn)方法。這些線性組合常常讓算法難以調(diào)整。

在本文中，提出了以下論點(diǎn)：

機(jī)器學(xué)習(xí)中的許多問(wèn)題應(yīng)該被視為多目標(biāo)問(wèn)題，但目前并非如此；

「1」中的問(wèn)題導(dǎo)致這些機(jī)器學(xué)習(xí)算法的超參數(shù)難以調(diào)整；

檢測(cè)這些問(wèn)題何時(shí)發(fā)生幾乎是不可能的，因此很難解決這些問(wèn)題。

有一些方法可以輕微緩解這些問(wèn)題，并且不需要代碼。

梯度下降被視為解決所有問(wèn)題

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的深度解析算法优化内部机制：为什么机器学习算法难以优化？的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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