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用于超参数搜索的多目标牛顿优化算法

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内容提要

本研究提出了一种基于牛顿法的多目标优化算法，用于超参数搜索。算法通过计算梯度矩阵和引入正则化项来快速找到改进的参数值。与贝叶斯优化相比，该算法在多类目标检测问题中表现更好。然而，参数值可能会在迭代过程中震荡，需要根据最佳结果确定最优参数值。

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标签

多目标优化算法 梯度矩阵 正则化项 牛顿法 算法 超参数搜索
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