固定预算法是指在给定的预算约束条件下,满足优化目标的一种优化策略。
常见的固定预算法有两种:随机梯度优化算法(SGD)和拓扑约束优化算法(TCO)。
随机梯度优化算法是一种常用的机器学习算法,它通过不断地迭代更新权重来最小化损失函数。它的核心思想是,当输入数据经过神经网络模型后产生输出结果,根据输出结果求出与实际预期误差的损失函数,随机梯度算法可以用于优化这个损失函数,通过不断调整神经网络中的参数,来降低损失函数的值。
拓扑约束算法(TCO)是一种常用的机器学习算法,它将拓扑结构作为参数约束,尝试在给定约束条件下最大化特征函数。与随机梯度优化算法不同,拓扑约束优化算法旨在在给定约束条件下完成优化,而不是为了最小化损失函数。因此,拓扑约束优化算法可以有效避免过拟合。
拓展知识:在机器学习中,优化过程一般分为两个步骤:搜索和优化。搜索阶段,可以使用最陡下降算法(SGD),模拟退火算法(SA),贝叶斯优化算法(BO),遗传算法(GA)等,来尝试寻找模型参数的全局最优解。优化阶段,则可以使用梯度下降算法(GD),共轭梯度算法(CG),爬山算法(SA),拉格朗日乘子法(LP)等,来精确的优化模型参数。