梯度下降太耗算力太慢，能不能设计个模型用来预测出参数的调整量，达到加速训练的目的？
2023-05-28 阅读 32
是的，可以使用一些优化算法来加速梯度下降算法。其中一种常用的算法是自适应学习率算法，例如Adagrad、Adadelta、RMSprop和Adam等。这些算法可以根据每个参数的梯度大小自适应地调整学习率，从而更快地收敛到全局最优解。
除了自适应学习率算法外，还有一些其他的优化算法，例如牛顿法、拟牛顿法等，这些算法也可以加速梯度下降算法。但是这些算法的计算复杂度可能更高，需要更多的计算资源。
另外，还有一些近似算法，例如随机梯度下降和小批量梯度下降，这些算法可以在一定程度上减少计算量，加速训练过程。但是它们的收敛速度可能会受到影响，需要在实际应用中进行权衡。
更新于 2023年05月30日
