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为什么convexity在优化中如此重要?
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本人是搞机器学习的,平时会遇到很多优化相关的内容。 我个人对于convexity的理解是,如果一个问题是convex的,那么局部解也就是全局解。所以我的想法就是,是不是关于convex的理论,都适用于nonconvex的问题呢?只要我们把global替换成local即可? 比如某个算法对于convex的的全局收敛速度,如果是O(1/n),那么对于nonconvex的问题,它依然O(1/n)速度收敛,只不过收敛到某个局部最优。 对于某些特定算法,难道convex的问题会比convex的收敛更快? 还望大家不吝赐教~ |
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7楼2016-08-22 10:22:45
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