优化算法【三】GD在凸性下的收敛性

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这篇文章探讨了在目标函数仅为凸函数情况下，梯度下降法的有效性和收敛速度问题。作者首先重新推导了梯度下降法在特定条件下的主引理，强调了准确梯度和常数步长的情况。通过引理证明过程，确保迭代点不会远离最优解，并进一步利用凸性分析，推导出目标函数值的渐近收敛速度。文章最后通过一系列数学推导显示，梯度下降法的收敛速度与迭代步数成反比，进而说明了算法的效率。整篇文章严格而详尽地论证了梯度下降法的收敛性质...

算法
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