二阶信息在机器学习中的优化;GPTQ算法利用近似二阶信息;为什么要求近似二阶(运算量大,ReLu0点不可微)

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二阶信息在机器学习中的优化

GPTQ算法利用近似二阶信息来找到合适的量化权重

详细解释

举例说明

近似二阶信息

定义与解释

举例说明

总结

为什么要求近似二阶(运算量大,ReLu0点不可微)

计算复杂性

精度需求

实际应用场景中的权衡


二阶信息在机器学习中的优化

在机器学习中,特别是在神经网络的训练过程中,二阶信息(如Hessian矩阵)对于优化算法的设计至关重要。Hessian矩阵包含了损失函数关于模型参数的二阶导数信息,它可以帮助我们了解损失函数在不同参数值下的曲率。

  • 举例:在梯度下降法中,一阶导数(梯度)指导我们沿着损失函数下降最快的方向更新参数。然而,当损失函数在某个区域非常平坦(即一阶导数接近零)时,梯度下降法可能会变得非常缓慢。此时,二阶信息(如Hessian矩阵的对角线元素)可以告诉我们该区域的曲率,从而帮助我们调整学习率或选择更合适的优化算法(如牛顿法或拟牛顿法),以加速收敛。

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