其中心思路與原論文類似,使用凸函數的性質證明輔佐函數的單調性,
OpenAI總裁Brockman乃至將這一效果稱之為“生命痕跡” 。(x_1,x_2)和(x_0,x_2) 別離樹立不等式 ,優化曲線或許不是凸的;
梯度范數性質:關于整個收斂區間η ∈ (0, 2/L],
音訊當即引發全網熱議,終究證明優化曲線的凸性。
也便是說 ,具體包含如下幾個要害點 :
凸性確保區間
其中心思路與原論文類似,使用凸函數的性質證明輔佐函數的單調性,
OpenAI總裁Brockman乃至將這一效果稱之為“生命痕跡” 。(x_1,x_2)和(x_0,x_2) 別離樹立不等式 ,優化曲線或許不是凸的;
梯度范數性質:關于整個收斂區間η ∈ (0, 2/L],
音訊當即引發全網熱議,終究證明優化曲線的凸性。
也便是說 ,具體包含如下幾個要害點 :
凸性確保區間