⑴ 如何優化模型
找相關的減面插件，無論是在unity中還是在max中都有襪鬧相關的減面插件。max中也可以用鬧游貼圖表現模型細節(模型一些細節表現告彎罩，不用建模型去表現用貼圖表現)，不知道我這么說，你明白沒
⑵ 如何建立某一問題的網路優化模型么
運籌學我不懂，但是目前的gsm和wcdma等無限接入網的絡優化我了解一點。
是指通過對正在運行的網路進行數據的採集，然後分析數據。根據數據找出問題，然後調整網路設備（基站或msc/sgsn）和參數使網路性能和收益達到最佳，也就是說性價比最高。
准備測試工具-----確定優化網路的區域-----指定測試路線----測試數據---分析數據---寫報告---調整參數和設備
通信網路優化大概是這樣的。希望對你有幫助
⑶ 對於一個准確率不高的神經網路模型，應該從哪些方面去優化
首先你要看這是什麼任務的網路，還有你數據集和任務的難度。
如果是一個簡單的分類網路，你可以看一下你的損失函數用得是否正確，你的網路結構是否合適，容量太小或者太大？
樣本可分性如何？樣本的特徵提取是否有問題，本身就不分？測試集和訓練集的分布是否相似？你的標簽是否正確？
然後針對這些問題來解決。
⑷ 應用於物流網路優化模型有哪些
1．車輛路線模型：用於解決一個起始點、多個終點的貨物運輸中如何降低物流作業費用，並保證服務質量的問題，包括決定使用多少輛車，每輛車的路線等。
2．網路物流模型：用於解決尋求最有效的分配貨物路徑問題，也就是物流網點布局問題。如將貨物從N個倉庫運往到M個商店，每個商店都有固定的需求量，因此需要確定由哪個倉庫提貨送給那個商店，所耗的運輸代價最小鏈念。
3．分配集合模型：可以蔽喚雀根據各個要素的相似點把同一層上的所有或部分要素分為幾個組，用以解決確定服務范圍和銷售市場范圍等問題。如某一公司要設立X個分銷點，要求這宏早些分銷點要覆蓋某一地區，而且要使每個分銷點的顧客數目大致相等。
⑸ 優化方法總結
神經網路模型中有多種優化演算法，優化演算法的作用用來優化更新參數。
對於優化演算法而言，主要的框架如下。
參數： 目標函數： 學習率 。
對於每個epoch t：
step1： 計算當前梯度
step2： 計算動量。
一階動量：
二階動量:
step3： 計算當前時刻下降梯度
step4： 更新參數畝返皮
對於不同的優化演算法而言，區別主要在於第一步和第二步。對於梯度的計算，一階動量的計算，和二階動量的計算存在差別。
三、四步的計算更新，各個演算法之間都是相同的。
最常見的SGD
直接沒有step2，沒有引入動量。
在實際的實現中，可能會對學習率 進行改變，會使用衰減學習率。
SGD的缺點是 1 收斂速度慢，2 有可能會困在局部最優解。
也就是SGD+ Momentum。這里引入了一階動量。
從直觀理解就是加入了一個慣性，在坡度比較陡的地方，會有較大的慣性，這是下降的多。坡度平緩的地方，慣性較小，下降的會比較慢。
修改SGD中的一階動量為
等式右邊有兩部分，加號左邊的部分為之前積累的下降方向，加號右邊為當前的梯度。兩者的權重用參數來控制。
越大，說明下降的方向越依賴於以往的慣性。可以減少方向的突變。
NAG是：Nesterov Accelerated Gradient
這里是針對SGD會陷在局部最優附近的缺點進行改進。
在前面針對收斂慢改，引進一階動量後，這里著眼於step1里的梯度計算。通常 會設的比較大，這就說明下降方向主要由歷史方向積累決定，那麼在step1里，不看當前的梯度，而是看下一步時刻的梯度。直觀理解為多看一步，計算下一步的梯度。
用下一個點的梯度下降方向，與歷史累積動量結合，計算step2里的一階動量。
計算公式如下
前面的優化演算法主要著眼於一階迅差動量的設計，從AdaGrad開始，將引入二階動量。參數的二階動量在這里表示為當前維度上，歷史積累的全部的梯度的平方和。
將step3里的公式修改一下順序，那前面的部分可以看成學習率。這里的分母是二階動量。這里的學習率（包含二階動量）會隨著二階動量的積累而逐漸變化，這就是『自適應學習』。
宏觀來分析，這里參數更新時，希望從少更新的維度多學習，經常更新的參世團數那裡少學習一點。對於頻繁更新的的參數，二階動量迅速積累，會使的學習率降低，那麼在同一次更新中，模型會學到比較少的內容。而不頻繁更新的參數，學習率會比較大，每次更新時學到的東西比較多。
Ada演算法的缺點也很明顯，二階動量是歷史梯度的積累，是個單調遞增的值，當分母越來越大時，整個的學習率會趨於0，會提前停止學習。
為了改進AdaGrad中的二階動量會不斷增加的缺點，這里提出了一個時間窗口。計算二階動量的時候只計算這個時間窗口內的動量。避免了二階動量的持續積累。
二階動量的計算公式如下
SGD-M 引入了一階動量，AdaG 引入了二階動量。
二者結合就是Adam,同時考慮一階動量和二階動量。
二者的計算公式如下：
回頭看最初的優化框架，已經分別在一階動量和二階動量做了研究。還剩下當前的梯度可以進行嘗試。參考前面的NAG，Nadam就是Adam+Nesterov。
在Adam的基礎上保持其他計算公式不變，更改當前梯度的計算公式為
從前面的介紹可以看出，Adam系列的演算法表面上更優秀，針對原本的SGD的缺點做了各種改變。但是對於Adam演算法，目前也存在著缺點。
其中一個很嚴重的問題是Adam演算法有可能不收斂。因為二階動量取決於一段時間內的梯度的積累。這段時間內的數據如果有異常，會導致這個二階動量極不穩定。在學習的後期，學習率有可能不斷震盪，導致整個模型無法收斂。
同時因為動量的引入，在學習的後期，存在可能使一步過大，錯過最優解。
綜上所述，雖然Adam看著很完美，但在實際應用中還是存在著缺點。所以到底是各種優化器要如何選擇，還是要取決於具體的情況和個人的調參經驗。
後續會逐漸更新個人的調參經驗。
[1] 一個框架看懂優化演算法之異同 SGD/AdaGrad/Adam
[2] Adam的兩宗罪
[3] 如何理解隨機梯度下降(Stochastic gradient descent，SGD)？
⑹ 網站優化有哪些模式
1.站內外搜索引擎優化模式的協同優化
優化網站內容，包括網站標簽、內部鏈接和網站內容的定期更新。對於異地鏈接的優化，需要選擇與自己網站相關性高、質量高的外部鏈接，定期不斷增加外部鏈接的數量，在選擇外部鏈接時注意分類。
這是一種在網站內外綜合優化，以提升用戶體驗為核心，外部訪問為輔助的SEO模式，可以讓網站得到長期穩定的排名提升。
2、基於內容的搜索引擎優化模型
這種SEO模式主要側重於網站內容的建設。通過不斷更新高質量的網站內容，贏得了用戶的關注和瀏覽率，從而增加了搜索引擎上網站文章的數量。高質量的面向內容的網站建設可以吸引大量高粘度用戶，增加網站訪問量。
其缺點是不注重外部鏈接的優化，無異於切斷品牌推廣之路，不利於外部流量的流入。如果長期發展下去，企業網站排名不會有明顯提升，沒有流量的轉化，企業將面臨嚴峻的網路營銷形勢。
3、外部鏈接為王的SEO模式
這種模式注重外部鏈接的優化，通過選擇與自身網站內容相關的各種優質鏈接來推廣網站，從而增加網站訪問量，增強企業的品牌知名度。
這個不關注網站內部內容的更新。隨著訪問量的增加，沒有實質性的內容，會使網站跳躍率過高，不利於流量的展示。這種模式往往只適用於品牌推廣的目的。
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⑺ 如果約束函數是神經網路模型 怎麼最優化
倒，這要是從塵派碼最基本的講 那豈不是要n年時間了，你怎麼著的吧問題具體點啊，描述清楚點，是卡在那一步。就我知道的，初始點的選取羨伏是你自己定的，而她本身對於好的結果的影響是很大的，你的這個和是的初始點指的是種群的初始?haishi 200個參數的初始？就不得而知了，再一個，GA初始值編碼問題，也派哪是控制的關鍵，就這么回答吧，祝成功
⑻ 什麼是網路模型
【概念】
計算機網路是指由通信線路互相連接的許多自主工作的計算機構成的集合體，各個部件之間以何種規則進行通信，就是網路模型研究的問題。網路模型一般是指OSI七層參考模型和TCP/IP四層參考模型。這兩個模型在網路中應用最為廣泛。
【要素】
一是表徵系統組成元素的節點。
二是體現各組成元素之間關系的箭線(有時是邊)。
三是在網路中流動的流量，它一方面反映了元素間的量化關系，同時也決定著網路模型優化的目標與方向。
【分類】
1．以物質為流量的網路模型
2．以信息為流量的網路模型
3．以能量為流量的網路模型
4．以時間、費用、距離等為流量的網路模型
{參考資料}http://ke..com/view/2814233.htm
⑼ 深度模型的優化（1）：批標准化（Batch Normalization，BN）
1 導入
1.1 獨立同分布
統計機器學習的經典假設：source domain和target domain的數據分布是一致的消念，也就是說，訓練數據和測試數據滿足獨立同分布。這是通過訓練的模型能在測試集上獲得好的效果的前提。
1.2 Internal Covariate Shift
Covariate Shift：是機器學習的一個問題，同時遷移學習也會涉及到這個概念。假設x是屬於特徵空間的某一樣本點，y是標簽。covariate這個詞，其實就是指這里的x，那麼Covariate Shift可以直接根據字面意思去理解：樣本點x的變化。
對於遷移學習的Covariate Shift的規范化描述：設源域(source domain)和目標域(target domain)的輸入空間均為X, 輸出空間均為Y. 源域頌禪的邊際分布
Internal Covariate Shift（ICS）描述：在BN的論文中，Covariate Shift指的是神經網路的輸入X的分布老是變化，不符合獨立同分布假設。而對於深度學習這種包含很多隱層的網路結構，每層的輸出都是下一層的輸入，在訓練中，當梯度更新的時候，前一層的參數發生變化，使得前一層的輸出發生變化，使得下一層的輸入發生變化，這就意味著下一層的輸入發生了Covariate Shift，這就是所謂的「Internal Covariate Shift」，Internal指的是深層野橋塵網路的隱層，是發生在網路內部的事情，而不是Covariate Shift問題只發生在輸入層。
Internal Covariate Shift帶來的問題：（1）上層網路需要不停調整來適應輸入數據分布的變化，導致網路學習速度的降低：梯度下降的過程會讓每一層的參數發生變化，進而使得每一層的線性與非線性計算結果分布產生變化。後層網路就要不停地去適應這種分布變化，這個時候就會使得整個網路的學習速率過慢。（2）網路的訓練過程容易陷入梯度飽和區，減緩網路收斂速度（我的理解：就是指梯度爆炸。同時我認為使用Sigmoid或者tanh這樣的激活函數容易梯度爆炸的原因：該激活函數的非飽和區較小，且單調遞增，且梯度高，因此迭代相乘幾次後非常容易越過非線性區進入飽和區）。
Covariate Shift VS Internal Covariate Shift：關於Covariate Shift， 知乎 已經給出了不錯的解釋。但是針對Internal Covariate Shift，我們又被作者誤導了。Covariate Shift ≠ Internal Covariate Shift，前者是遷移學習問題，後者是一個訓練優化問題。正如 知乎 的層主所說的那樣，各層添加零均值、單位方差的共軛分布，只針對數值，而不針對表徵。實際上，如果把表徵也」共榮化「，那就反而糟糕了。多層神經網路可以看作是一個遷移學習問題，層與層之間的抽象等級不同，比如學習一隻貓，經過多層神經網路抽象後，就可以遷移分裂成多個機器學習問題：學習貓臉、學習貓腿、學習貓身、學習貓爪、學習貓尾。如果normalize之後，這五個部分的表徵分布都變一樣了，那麼Deep Learning不是可以廢掉了？所以說，normalize僅僅是數值層面的均衡化，以及表徵層面的輕度破壞化。Internal Covariate Shift只針對數值偏移，而Covariate Shift才針對表徵偏移。
3 演算法
3.1 思路
為了達到簡化計算的目的，單獨對每個特徵進行標准化就可以了，讓每個特徵都有均值為0，方差為1的分布就OK。為了盡可能保留數據的原始表達能力，加個線性變換操作。BN是基於Mini-Batch的基礎上計算的。
3.2 具體
這三步就是我們在剛剛一直說的標准化工序, 但是公式的後面還有一個反向操作, 將 normalize 後的數據再擴展和平移。原來這是為了讓神經網路自己去學著使用和修改這個擴展參數 γ和平移參數 β, 這樣神經網路就能自己慢慢琢磨出前面的標准化操作到底有沒有起到優化的作用, 如果沒有起到作用, 我就使用 γ和β來抵消一些 normalization 的操作，當γ² = σ²和β = μ時，可以實現等價變換（Identity Transform）並且保留了原始輸入特徵的分布信息。
註： 在進行normalization的過程中，由於我們的規范化操作會對減去均值，因此，偏置項b可以被忽略掉或可以被置為0，即：BN(Wμ+b) = BN(Wμ)
3.3 梯度下降公式
3.4 測試時
在測試時，可能需要測試的樣本只有1個或者少數幾個，此時用μ和σ可能是有偏估計。因此採用一個方法：u和σ被替換為訓練階段收集的運行均值這使得模型可以對單一樣本評估，無須使用定義於整個小批量的u和σ。
4 總結
（1）能夠減少Interal Covariate Shift的問題，從而減少train的時間，使得對於deep網路的訓練更加可行。（BN後的模型每一輪訓練收斂快，但每一輪的計算量大，有文章稱使用Batch Normalization會帶來30%額外的計算開銷。）
因此，在使用Batch Normalization之後，抑制了參數微小變化隨著網路層數加深被放大的問題，使得網路對參數大小的適應能力更強，此時我們可以設置較大的學習率而不用過於擔心模型divergence的風險。
即使對於某組parameter同時乘以k倍後，最終的結果還是會keep不變的。
（4）能夠減少overfitting問題的發生：
在Batch Normalization中，由於我們使用mini-batch的均值與方差作為對整體訓練樣本均值與方差的估計，盡管每一個batch中的數據都是從總體樣本中抽樣得到，但不同mini-batch的均值與方差會有所不同，這就為網路的學習過程中增加了隨機噪音，與Dropout通過關閉神經元給網路訓練帶來噪音類似，在一定程度上對模型起到了正則化的效果。
另外，原作者通過也證明了網路加入BN後，可以丟棄Dropout，模型也同樣具有很好的泛化效果。
5 試驗
一個詳細的試驗在 Batch Normalization原理與實戰 這篇博客里能看到。
6 參考：
Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Recing Internal Covariate Shift：
【機器學習】covariate shift現象的解釋 - CSDN博客： https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/54317852
從Bayesian角度淺析Batch Normalization - 博客園： https://www.cnblogs.com/neopenx/p/5211969.html
Batch Normalization導讀： https://zhuanlan.hu.com/p/38176412