是指在机器学习和优化算法中,通过迭代计算得到的成本函数值无法收敛到一个稳定的最优解。
在机器学习中,成本函数通常用来衡量模型预测结果与实际结果之间的差异。优化算法的目标是通过迭代调整模型参数,使得成本函数的值最小化,从而得到最优的模型。
然而,当成本函数不收敛时,意味着优化算法无法找到一个稳定的最优解。这可能是由于多种原因导致的,例如:
解决成本函数不收敛的方法包括:
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