一、局部最小值(local minima)与鞍点(saddle point) 梯度为零的地方统称为critical point。local minima已处于局部最低点，网络训练停止；而在saddle point处，可以通过Hessian矩阵计算出梯度下降的新方向。 一般来说，低维空间中的local minim
Gradient Descent(梯度下降) + Momentum(动量) 上次 这里 介绍了Gradient Descent寻找最优解的过程 学习到发现还有一个算法就是加上Momentum(动量，就是上一次Gradient Descent后的步长值)来作为下一次更新位置的参数，这样来寻找局部最优解Local Minima的话，会比单独使用梯度下
李宏毅《深度学习》笔记（五） 网络设计的技巧 对于梯度下降法会遇到各种不顺利的情况，比如经过梯度下降之后的损失函数仍然比较大，又比如梯度为零无法下降等。对于这些错误的特殊值，统称为临界值（Critical Point）。临界值可以有局部最低点（Local Minima）和鞍点（Saddle Point）。具体例
1.Critical Point 的判断和解决 在模型训练过程中，我们可能会遇到模型loss function无法下降的情况，这可能是遇到了critical point。通过Taylor series approximation，我们可以判断某点是否为critical point以及critical point的性质。 通过Taylor series approximation表示该点附近
from skimage import measure,morphology def imregionalmin(image): """Similar to matlab's imregionalmin""" reg_max_loc = morphology.local_minima(image) return reg_max_loc.astype(np.uint8) 腾讯大学 scikit-image ——
from https://towardsdatascience.com/optimizers-for-training-neural-network-59450d71caf6 Many people may be using optimizers while training the neural network without knowing that the method is known as optimization. Optimizers are algorithms or methods
具有非线性的深度不会在ResNets中创建任何坏的局部最小值Kenji Kawaguchi, Yoshua Bengio7/9/2019(v1: 10/21/2018)stat.ML | cs.AI | cs.LG | math.OC 在本文中，我们证明了非线性度的深度在具有任意非线性激活函数的任意深度的ResNets中不会产生坏的局部最小值，在
十分有趣的问题. 我们发现如果拿的话肯定要先拿一些大的. 所以我们可以先将所有数从小到大排序，令 $f[i]$ 表示拿完前 $i$ 小先手-后手的最大值. 则有转移：$f[i]=max(f[i-1],a[i]-f[i-1])$ 反复阅读：每次拿一些数字的贡献是这些数字中最小的值. 反复阅读上一句话
第二课 regression：output a scalar 一个例子: task:预测进化后的宝可梦的cp值,则函数的输入则是宝可梦进化前的各种资讯，输出是进化后的cp值 step1:定义一个function set 即model 定义为 y=b+w∗xcpy=b+w*x_{cp}y=b+w∗xcp,即认为进化后的cp值和进化前的cp值有很大的关
目录 问题 假设和重要结果 证明 注 Laurent T, Von Brecht J H. Deep linear networks with arbitrary loss: All local minima are global[C]. international conference on machine learning, 2018: 2902-2907. 问题 这篇文章是关于深度学习的一些理论分析. 假设这么一
