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梯度下降算法和牛顿法机器学习中常见的最优化算法。关于这两种算

[单选题]

梯度下降算法和牛顿法机器学习中常见的最优化算法。关于这两种算法，下列叙述错误的是（）

采用牛顿法求解需要的迭代次数比梯度下降算法少

牛顿法每次训练迭代都需要计算Hessian矩阵的逆，运算量大

梯度下降算法靠近极小值时收敛速度减慢

训练大型网络时，如果目标函数的表面是非凸的，牛顿法优于梯度下降算法

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牛顿法优势：收敛快，迭代次数少

发表于 2025-09-22 14:15:00 回复(0)

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机器学习

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