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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；为什么要求近似二阶（运算量大，ReLu0点不可微）

news 来源：原创 2025/5/14 8:12:43

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。

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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git 上传代码时报错

在上传代码时，显示无法上传 PS E:\JavaWeb\vue3-project> git push To https://gitee.com/evening-breeze-2003/vue3.git! [rejected] master -> master (non-fast-forward) error: failed to push some refs to https://gitee.com/evening-breeze-20…...

编程日记 2025/5/12 1:43:13

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Web入门(学习笔记)

Web入门文章目录 Web入门SpringSpringBootWeb入门HTTP协议HTTP-概述HTTP特点 HTTP-请求协议HTTP-请求数据格式 HTTP-响应协议响应状态码 HTTP-协议解析 Web服务器-TomcatWeb服务器简介基本使用Tomcat文件夹目录解析常见问题Tomcat部署项目入门程序解析**内嵌的Tomcat服务器**…...

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mind+自定义库编写注意事项

在mind图形化命令编写中，main.ts 文件是通过图形化编程工具生成 C 代码，然后将生成的 C 代码上传到 Arduino Uno 上执行。这些由main.ts定义的图形化代码通过生成的代码，需要包含调用arduinoc/libraries文件夹的*.h和*.cpp文件&#…...

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