Выпуклые и невыпуклые задачи в машинном обучении - PullRequest
0 голосов
/ 24 сентября 2018

В сверточных нейронных сетях (CNN) я читал, что такие функции активации, как tanh, хороши только для выпуклых задач / оптимизаций.Что это на самом деле значит?Что такое выпуклые и невыпуклые оптимизации?Почему выпуклые проблемы «легче» решить?

1 Ответ

0 голосов
/ 25 сентября 2018

Я не уверен, что означает твое первое утверждение.Короче говоря, разница между выпуклой и невыпуклой оптимизацией основана на выпуклости функций, описывающих целевую функцию и ограничения.У выпуклых задач оптимизации есть много преимуществ, в том числе: уникальность оптимальной точки и вычислительная управляемость задачи.Я надеюсь, что это дает вам первый обзор.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...