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電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子資料>PyTorch教程12.2之凸度

PyTorch教程12.2之凸度

2023-06-05 | pdf | 0.26 MB | 次下載 | 免費(fèi)

資料介紹

凸性在優(yōu)化算法的設(shè)計(jì)中起著至關(guān)重要的作用。這主要是因?yàn)樵谶@種情況下分析和測(cè)試算法要容易得多。換句話說,如果算法即使在凸設(shè)置中也表現(xiàn)不佳,通常我們不應(yīng)該希望在其他情況下看到很好的結(jié)果。此外,盡管深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化問題通常是非凸的,但它們通常在局部最小值附近表現(xiàn)出凸問題的某些性質(zhì)。這可能會(huì)導(dǎo)致令人興奮的新優(yōu)化變體,例如 ( Izmailov et al. , 2018 )。

%matplotlib inline
import numpy as np
import torch
from mpl_toolkits import mplot3d
from d2l import torch as d2l
%matplotlib inline
from mpl_toolkits import mplot3d
from mxnet import np, npx
from d2l import mxnet as d2l

npx.set_np()
%matplotlib inline
import numpy as np
import tensorflow as tf
from mpl_toolkits import mplot3d
from d2l import tensorflow as d2l

12.2.1。定義

在凸分析之前,我們需要定義凸集凸函數(shù)。它們導(dǎo)致了通常應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)工具。

12.2.1.1。凸集

集合是凸性的基礎(chǔ)。簡(jiǎn)單的說,一套X 在向量空間中是凸的,如果對(duì)于任何a,b∈X 連接的線段ab也在 X. 用數(shù)學(xué)術(shù)語(yǔ)來說,這意味著對(duì)于所有 λ∈[0,1]我們有

(12.2.1)λa+(1?λ)b∈X?whenever?a,b∈X.

這聽起來有點(diǎn)抽象。考慮圖 12.2.1。第一組不是凸的,因?yàn)榇嬖诓话谄渲械木€段。其他兩組沒有這樣的問題。

https://file.elecfans.com/web2/M00/A9/CA/poYBAGR9ONiAbXl9AAAV34UF81I581.svg

圖 12.2.1第一組是非凸的,另外兩組是凸的。

定義本身并不是特別有用,除非您可以對(duì)它們做些什么。在這種情況下,我們可以查看如圖 12.2.2所示的交叉點(diǎn)。假使,假設(shè)XY是凸集。然后 X∩Y也是凸的。要看到這一點(diǎn),請(qǐng)考慮任何a,b∈X∩Y. 自從 XY是凸的,連接的線段ab都包含在 XY. 鑒于此,它們還需要包含在X∩Y,從而證明了我們的定理。

../_images/凸相交.svg

圖 12.2.2兩個(gè)凸集的交集是凸的。

我們可以毫不費(fèi)力地加強(qiáng)這個(gè)結(jié)果:給定凸集 Xi, 他們的交集∩iXi 是凸的。要看到相反的情況不成立,請(qǐng)考慮兩個(gè)不相交的集合X∩Y=?. 現(xiàn)在挑 a∈Xb∈Y. 圖 12.2.3中的線段連接ab 需要包含一些既不在X也不在 Y, 因?yàn)槲覀兗僭O(shè) X∩Y=?. 因此線段不在X∪Y要么,從而證明通常凸集的并集不一定是凸的。

https://file.elecfans.com/web2/M00/A9/CA/poYBAGR9ONuAbQvuAAAPn5BHPpQ030.svg

圖 12.2.3兩個(gè)凸集的并集不一定是凸集。

通常,深度學(xué)習(xí)中的問題是在凸集上定義的。例如,Rd, 的集合d維實(shí)數(shù)向量,是一個(gè)凸集(畢竟,在任何兩點(diǎn)之間的線Rd留在

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