Верно ли, что классический градиентный спуск всегда найдёт глобальный минимум функции потерь и выдаст оптимальные параметры?
Нет, неверно.
Градиентный спуск эффективно работает на выпуклых функциях. В этом случае любой локальный минимум автоматически является глобальным. Однако без выпуклости данный метод оптимизации ничего не гарантирует. При этом невыпуклые функции встречаются повсеместно, в том числе в машинном обучении.
Нередко при обучении градиентный спуск застревает в локальном минимуме и не может найти глобальный. Это означает, что найденное решение может не быть оптимальным. Для того, чтобы снизить вероятность такого исхода, применяются разные техники. Однако 100-процентной гарантии не дают и они.
К вышеуказанным техникам относятся: ▫️выбор удачных начальных параметров; ▫️модификации градиентного спуска (стохастический градиентный спуск (SGD), градиентный спуск с моментом и др.).
Верно ли, что классический градиентный спуск всегда найдёт глобальный минимум функции потерь и выдаст оптимальные параметры?
Нет, неверно.
Градиентный спуск эффективно работает на выпуклых функциях. В этом случае любой локальный минимум автоматически является глобальным. Однако без выпуклости данный метод оптимизации ничего не гарантирует. При этом невыпуклые функции встречаются повсеместно, в том числе в машинном обучении.
Нередко при обучении градиентный спуск застревает в локальном минимуме и не может найти глобальный. Это означает, что найденное решение может не быть оптимальным. Для того, чтобы снизить вероятность такого исхода, применяются разные техники. Однако 100-процентной гарантии не дают и они.
К вышеуказанным техникам относятся: ▫️выбор удачных начальных параметров; ▫️модификации градиентного спуска (стохастический градиентный спуск (SGD), градиентный спуск с моментом и др.).
#машинное_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Telegram has no known backdoors and, even though it is come in for criticism for using proprietary encryption methods instead of open-source ones, those have yet to be compromised. While no messaging app can guarantee a 100% impermeable defense against determined attackers, Telegram is vulnerabilities are few and either theoretical or based on spoof files fooling users into actively enabling an attack.
In many cases, the content resembled that of the marketplaces found on the dark web, a group of hidden websites that are popular among hackers and accessed using specific anonymising software.“We have recently been witnessing a 100 per cent-plus rise in Telegram usage by cybercriminals,” said Tal Samra, cyber threat analyst at Cyberint.The rise in nefarious activity comes as users flocked to the encrypted chat app earlier this year after changes to the privacy policy of Facebook-owned rival WhatsApp prompted many to seek out alternatives.Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from pl
