优化算法镜像反射学习

优化算法中的镜像反射学习通常是指使用梯度下降等优化技术时的一种策略，灵感来源于物理学中的镜像原理。它通过在目标函数的某个点构建一个虚拟的“反射”版本，这个点与真实目标函数当前点关于最优解对称。例如，在梯度下降中，如果实际梯度指向远离最优解的方向，那么就取该方向的反向作为更新步长。这种做法可以避免陷入局部最小值，提高搜索效率，尤其是在高维空间中。

具体实施时，一种常见的方法是使用动量法（Momentum），它除了考虑当前位置的梯度外，还会考虑到过去移动的方向，这样可以使优化过程更平滑并跳过一些坑。另一种类似的技术是Nesterov加速梯度（NAG），它提前一步预测梯度的位置，并基于此进行更新。