代码不收敛于Vanilla梯度下降

是指在使用Vanilla梯度下降算法进行优化时，优化过程无法达到收敛的状态。Vanilla梯度下降是一种基本的优化算法，用于求解函数的最小值或最大值。但在某些情况下，由于函数的复杂性或参数的选择不当，可能导致优化过程无法收敛。

要解决代码不收敛于Vanilla梯度下降的问题，可以尝试以下方法：

1. 调整学习率：学习率是梯度下降算法中的一个重要参数，它决定了每次迭代中参数更新的幅度。如果学习率过大，可能导致优化过程震荡或发散；如果学习率过小，可能导致优化过程收敛缓慢。可以尝试不同的学习率，找到一个合适的值。
2. 使用优化算法的变种：Vanilla梯度下降是最基本的优化算法，还有一些改进的算法可以用来加速收敛或克服梯度下降的问题。例如，可以尝试使用动量梯度下降、AdaGrad、RMSProp、Adam等算法，这些算法在不同的场景下可能表现更好。
3. 特征缩放：如果特征之间的取值范围差异较大，可能导致梯度下降算法收敛困难。可以对特征进行缩放，使其取值范围相近，有助于优化过程的收敛。
4. 正则化：如果模型过于复杂或数据集噪声较多，可能导致过拟合现象，进而影响梯度下降的收敛性。可以尝试使用正则化技术，如L1正则化、L2正则化等，来减小模型的复杂度，提高泛化能力。
5. 调整初始参数：初始参数的选择也可能影响梯度下降的收敛性。可以尝试不同的初始参数，找到一个合适的起点。

总之，代码不收敛于Vanilla梯度下降可能是由于学习率选择不当、优化算法不适用、特征缩放不合理、过拟合等原因导致的。通过调整参数、使用改进的算法、进行特征缩放和正则化等方法，可以尝试解决这个问题。