梯度下降法原理和步骤
时间: 2023-06-30 07:27:12 浏览: 59
for (int i = 0; i < t.size(); ++i) {
ceres::CostFunction* cost_function =
new ceres::AutoDiffCostFunction<Residual, 1, 2>(new Residual{r[i], t[i]});
梯度下降法是一种常用的优化算法,用于在给定的函数中找到最小值 problem.AddResidualBlock(cost_function, NULL, x);
}
// 配置 Solver::Options
ceres::Solver::。其基本原理是沿着函数的负梯度方向迭代逼近最小值。下面是梯度Options options;
options.linear_solver_type = ceres::DENSE_QR;
options.minimizer_progress_to_stdout = true;
下降法的步骤:
1.确定损失函数:首先需要确定要优化的损失函数,例如最小 // 求解
ceres::Solver::Summary summary;
ceres::Solve(options, &problem, &summary);
二乘法、交叉熵等。
2.初始化参数:需要给定一组初始参数值,例如权重矩阵、偏置向量等。
3.计算梯度:对于当前的参数值,需要计算出其对应的梯 // 输出结果
std::cout << summary.FullReport() << std::endl;
std::cout << "x = " << x[0] << ", " << x[1] << std::endl;
return 0;
}
```