怎樣由最速下降法變成牛頓法？
最速下降法的迭代點在向極小點靠近的過程中走的是曲折路線,易產生鋸齒現象,導致每次迭代行進的距離變得越來越小,收斂速度不快。而如果目標函數有連續二階偏導數,牛頓法可以快速收斂到問題的極小點。
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最速下降法的迭代點在向極小點靠近的過程中走的是曲折路線,易產生鋸齒現象,導致每次迭代行進的距離變得越來越小,收斂速度不快。而如果目標函數有連續二階偏導數,牛頓法可以快速收斂到問題的極小點。