LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么
LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么
1. 三者的核心概念
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黑塞矩阵(Hessian)
二阶导数矩阵,用于优化问题中判断函数的凸性(如牛顿法),或计算参数更新方向(如拟牛顿法)。 -
Fisher信息矩阵(Fisher Information Matrix, FIM)
统计学中衡量参数估计的不确定性,反映数据中包含的关于参数的信息量。在机器学习中常用于自然梯度下降(Natural Gradient Descent)。 -
LoRA(Low-Rank Adaptation)
一种模型微调技术,通过低秩分解近似全连接层的权重矩阵,减少计算量和存储需求(如用于大语言模型微调)。
2. 三者的关系
(1)优化中的联系
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黑塞矩阵与Fisher矩阵
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