Powell改进算法是一种()。
A.一维搜索方法
B.处理约束问题的优化方法
C.利用海森矩阵求解的无约束优化方法
D.利用梯度求解的无约束优化方法
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A.一维搜索方法
B.处理约束问题的优化方法
C.利用海森矩阵求解的无约束优化方法
D.利用梯度求解的无约束优化方法
求解只带有不等式约束的优化问题,采用下面的那种优化方法比较合适?()
A、最速下降法
B、阻尼牛顿法
C、变尺度法
D、Powell法
E、外点惩罚函数法
F、内点惩罚函数法
G、混合惩罚函数法
求解只带有等式约束的优化问题,采用下面的那种优化方法比较合适?()
A、最速下降法
B、阻尼牛顿法
C、变尺度法
D、Powell法
E、外点惩罚函数法
F、内点惩罚函数法
G、混合惩罚函数法
A.用线性规划或二次规划来逐渐逼近非线性规划的方法,Matlab软件用的就是这种方法,如SLP法、SQP法.
B.把约束优化问题转换为无约束优化问题来求解的方法.
C.对约束优化问题先不做转换,直接进行处理的分析方法.
D.将非线性最小二乘问题,通过变量代换转换为线性最小二乘问题求解的方法.
A.超参数优化是一个组合优化问题,无法像一般参数那样通过梯度下降方法来优化
B.评估一组超参数配置的时间代价非常高,从而导致一些优化方法(比如演化算法)在超参数优化中难以应用
C.采用网格搜索会在不重要的超参数上进行不必要的尝试.一种在实践中比较有效的改进方法是对超参数进行随机组合,然后选取一个性能最好的配置
D.神经架构搜索(NAS)也是神经网络超参数优化的一种方法。它的原理是给定一个称为搜索空间的候选神经网络结构集合,用某种策略从中搜索出最优网络结构。
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