深度学习中的FPI是什么

FPI（Fixed-Point Iteration，固定点迭代）是一种数值计算方法，常用于解决非线性方程组或非线性函数的数值近似解。在深度学习中，FPI常用于求解梯度下降等优化问题的近似解，例如使用FPI求解神经网络模型的参数更新。具体来说，FPI通过不断迭代当前近似解，直到满足一定的精度要求或达到最大迭代次数为止。FPI在深度学习中的应用较为广泛，例如Adam、RMSprop等优化器中就使用了FPI的方法。