機器學習中的凸函式與凹函式 在機器學習領域,主要目標是找到在特定任務或一系列任務中訓練出來的最 “合適 ”的模型。為此,我們需要最佳化損失/成本函式,這將有助於最小化誤差。我們需要了解凹函式和凸函式的性質,因為它們有助於有效最佳化問題。這些凸函式和凹函式構成了許多機器學習演算法的基礎,並影響著訓練穩定性損失的最小化。在本文中,您將瞭解什麼是凹函式和凸函式、它們的區別以及它們如何影響機器學習中的最佳化策略。 5 月 19, 2025 92 0