⑴ 如何优化模型
找相关的减面插件，无论是在unity中还是在max中都有袜闹相关的减面插件。max中也可以用闹游贴图表现模型细节(模型一些细节表现告弯罩，不用建模型去表现用贴图表现)，不知道我这么说，你明白没
⑵ 如何建立某一问题的网络优化模型么
运筹学我不懂，但是目前的gsm和wcdma等无限接入网的络优化我了解一点。
是指通过对正在运行的网络进行数据的采集，然后分析数据。根据数据找出问题，然后调整网络设备（基站或msc/sgsn）和参数使网络性能和收益达到最佳，也就是说性价比最高。
准备测试工具-----确定优化网络的区域-----指定测试路线----测试数据---分析数据---写报告---调整参数和设备
通信网络优化大概是这样的。希望对你有帮助
⑶ 对于一个准确率不高的神经网络模型，应该从哪些方面去优化
首先你要看这是什么任务的网络，还有你数据集和任务的难度。
如果是一个简单的分类网络，你可以看一下你的损失函数用得是否正确，你的网络结构是否合适，容量太小或者太大？
样本可分性如何？样本的特征提取是否有问题，本身就不分？测试集和训练集的分布是否相似？你的标签是否正确？
然后针对这些问题来解决。
⑷ 应用于物流网络优化模型有哪些
1．车辆路线模型：用于解决一个起始点、多个终点的货物运输中如何降低物流作业费用，并保证服务质量的问题，包括决定使用多少辆车，每辆车的路线等。
2．网络物流模型：用于解决寻求最有效的分配货物路径问题，也就是物流网点布局问题。如将货物从N个仓库运往到M个商店，每个商店都有固定的需求量，因此需要确定由哪个仓库提货送给那个商店，所耗的运输代价最小链念。
3．分配集合模型：可以蔽唤雀根据各个要素的相似点把同一层上的所有或部分要素分为几个组，用以解决确定服务范围和销售市场范围等问题。如某一公司要设立X个分销点，要求这宏早些分销点要覆盖某一地区，而且要使每个分销点的顾客数目大致相等。
⑸ 优化方法总结
神经网络模型中有多种优化算法，优化算法的作用用来优化更新参数。
对于优化算法而言，主要的框架如下。
参数： 目标函数： 学习率 。
对于每个epoch t：
step1： 计算当前梯度
step2： 计算动量。
一阶动量：
二阶动量:
step3： 计算当前时刻下降梯度
step4： 更新参数亩返皮
对于不同的优化算法而言，区别主要在于第一步和第二步。对于梯度的计算，一阶动量的计算，和二阶动量的计算存在差别。
三、四步的计算更新，各个算法之间都是相同的。
最常见的SGD
直接没有step2，没有引入动量。
在实际的实现中，可能会对学习率 进行改变，会使用衰减学习率。
SGD的缺点是 1 收敛速度慢，2 有可能会困在局部最优解。
也就是SGD+ Momentum。这里引入了一阶动量。
从直观理解就是加入了一个惯性，在坡度比较陡的地方，会有较大的惯性，这是下降的多。坡度平缓的地方，惯性较小，下降的会比较慢。
修改SGD中的一阶动量为
等式右边有两部分，加号左边的部分为之前积累的下降方向，加号右边为当前的梯度。两者的权重用参数来控制。
越大，说明下降的方向越依赖于以往的惯性。可以减少方向的突变。
NAG是：Nesterov Accelerated Gradient
这里是针对SGD会陷在局部最优附近的缺点进行改进。
在前面针对收敛慢改，引进一阶动量后，这里着眼于step1里的梯度计算。通常 会设的比较大，这就说明下降方向主要由历史方向积累决定，那么在step1里，不看当前的梯度，而是看下一步时刻的梯度。直观理解为多看一步，计算下一步的梯度。
用下一个点的梯度下降方向，与历史累积动量结合，计算step2里的一阶动量。
计算公式如下
前面的优化算法主要着眼于一阶迅差动量的设计，从AdaGrad开始，将引入二阶动量。参数的二阶动量在这里表示为当前维度上，历史积累的全部的梯度的平方和。
将step3里的公式修改一下顺序，那前面的部分可以看成学习率。这里的分母是二阶动量。这里的学习率（包含二阶动量）会随着二阶动量的积累而逐渐变化，这就是‘自适应学习’。
宏观来分析，这里参数更新时，希望从少更新的维度多学习，经常更新的参世团数那里少学习一点。对于频繁更新的的参数，二阶动量迅速积累，会使的学习率降低，那么在同一次更新中，模型会学到比较少的内容。而不频繁更新的参数，学习率会比较大，每次更新时学到的东西比较多。
Ada算法的缺点也很明显，二阶动量是历史梯度的积累，是个单调递增的值，当分母越来越大时，整个的学习率会趋于0，会提前停止学习。
为了改进AdaGrad中的二阶动量会不断增加的缺点，这里提出了一个时间窗口。计算二阶动量的时候只计算这个时间窗口内的动量。避免了二阶动量的持续积累。
二阶动量的计算公式如下
SGD-M 引入了一阶动量，AdaG 引入了二阶动量。
二者结合就是Adam,同时考虑一阶动量和二阶动量。
二者的计算公式如下：
回头看最初的优化框架，已经分别在一阶动量和二阶动量做了研究。还剩下当前的梯度可以进行尝试。参考前面的NAG，Nadam就是Adam+Nesterov。
在Adam的基础上保持其他计算公式不变，更改当前梯度的计算公式为
从前面的介绍可以看出，Adam系列的算法表面上更优秀，针对原本的SGD的缺点做了各种改变。但是对于Adam算法，目前也存在着缺点。
其中一个很严重的问题是Adam算法有可能不收敛。因为二阶动量取决于一段时间内的梯度的积累。这段时间内的数据如果有异常，会导致这个二阶动量极不稳定。在学习的后期，学习率有可能不断震荡，导致整个模型无法收敛。
同时因为动量的引入，在学习的后期，存在可能使一步过大，错过最优解。
综上所述，虽然Adam看着很完美，但在实际应用中还是存在着缺点。所以到底是各种优化器要如何选择，还是要取决于具体的情况和个人的调参经验。
后续会逐渐更新个人的调参经验。
[1] 一个框架看懂优化算法之异同 SGD/AdaGrad/Adam
[2] Adam的两宗罪
[3] 如何理解随机梯度下降(Stochastic gradient descent，SGD)？
⑹ 网站优化有哪些模式
1.站内外搜索引擎优化模式的协同优化
优化网站内容，包括网站标签、内部链接和网站内容的定期更新。对于异地链接的优化，需要选择与自己网站相关性高、质量高的外部链接，定期不断增加外部链接的数量，在选择外部链接时注意分类。
这是一种在网站内外综合优化，以提升用户体验为核心，外部访问为辅助的SEO模式，可以让网站得到长期稳定的排名提升。
2、基于内容的搜索引擎优化模型
这种SEO模式主要侧重于网站内容的建设。通过不断更新高质量的网站内容，赢得了用户的关注和浏览率，从而增加了搜索引擎上网站文章的数量。高质量的面向内容的网站建设可以吸引大量高粘度用户，增加网站访问量。
其缺点是不注重外部链接的优化，无异于切断品牌推广之路，不利于外部流量的流入。如果长期发展下去，企业网站排名不会有明显提升，没有流量的转化，企业将面临严峻的网络营销形势。
3、外部链接为王的SEO模式
这种模式注重外部链接的优化，通过选择与自身网站内容相关的各种优质链接来推广网站，从而增加网站访问量，增强企业的品牌知名度。
这个不关注网站内部内容的更新。随着访问量的增加，没有实质性的内容，会使网站跳跃率过高，不利于流量的展示。这种模式往往只适用于品牌推广的目的。
关于网站优化有哪些模式，环球青藤小编今天就暂时和您分享到这里了。如若您对互联网营销有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你的工作或学习有所帮助。如果您还想了解更多关于文案优化、广告营销文案写作的方法及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
⑺ 如果约束函数是神经网络模型 怎么最优化
倒，这要是从尘派码最基本的讲 那岂不是要n年时间了，你怎么着的吧问题具体点啊，描述清楚点，是卡在那一步。就我知道的，初始点的选取羡伏是你自己定的，而她本身对于好的结果的影响是很大的，你的这个和是的初始点指的是种群的初始?haishi 200个参数的初始？就不得而知了，再一个，GA初始值编码问题，也派哪是控制的关键，就这么回答吧，祝成功
⑻ 什么是网络模型
【概念】
计算机网络是指由通信线路互相连接的许多自主工作的计算机构成的集合体，各个部件之间以何种规则进行通信，就是网络模型研究的问题。网络模型一般是指OSI七层参考模型和TCP/IP四层参考模型。这两个模型在网络中应用最为广泛。
【要素】
一是表征系统组成元素的节点。
二是体现各组成元素之间关系的箭线(有时是边)。
三是在网络中流动的流量，它一方面反映了元素间的量化关系，同时也决定着网络模型优化的目标与方向。
【分类】
1．以物质为流量的网络模型
2．以信息为流量的网络模型
3．以能量为流量的网络模型
4．以时间、费用、距离等为流量的网络模型
{参考资料}http://ke..com/view/2814233.htm
⑼ 深度模型的优化（1）：批标准化（Batch Normalization，BN）
1 导入
1.1 独立同分布
统计机器学习的经典假设：source domain和target domain的数据分布是一致的消念，也就是说，训练数据和测试数据满足独立同分布。这是通过训练的模型能在测试集上获得好的效果的前提。
1.2 Internal Covariate Shift
Covariate Shift：是机器学习的一个问题，同时迁移学习也会涉及到这个概念。假设x是属于特征空间的某一样本点，y是标签。covariate这个词，其实就是指这里的x，那么Covariate Shift可以直接根据字面意思去理解：样本点x的变化。
对于迁移学习的Covariate Shift的规范化描述：设源域(source domain)和目标域(target domain)的输入空间均为X, 输出空间均为Y. 源域颂禅的边际分布
Internal Covariate Shift（ICS）描述：在BN的论文中，Covariate Shift指的是神经网络的输入X的分布老是变化，不符合独立同分布假设。而对于深度学习这种包含很多隐层的网络结构，每层的输出都是下一层的输入，在训练中，当梯度更新的时候，前一层的参数发生变化，使得前一层的输出发生变化，使得下一层的输入发生变化，这就意味着下一层的输入发生了Covariate Shift，这就是所谓的“Internal Covariate Shift”，Internal指的是深层野桥尘网络的隐层，是发生在网络内部的事情，而不是Covariate Shift问题只发生在输入层。
Internal Covariate Shift带来的问题：（1）上层网络需要不停调整来适应输入数据分布的变化，导致网络学习速度的降低：梯度下降的过程会让每一层的参数发生变化，进而使得每一层的线性与非线性计算结果分布产生变化。后层网络就要不停地去适应这种分布变化，这个时候就会使得整个网络的学习速率过慢。（2）网络的训练过程容易陷入梯度饱和区，减缓网络收敛速度（我的理解：就是指梯度爆炸。同时我认为使用Sigmoid或者tanh这样的激活函数容易梯度爆炸的原因：该激活函数的非饱和区较小，且单调递增，且梯度高，因此迭代相乘几次后非常容易越过非线性区进入饱和区）。
Covariate Shift VS Internal Covariate Shift：关于Covariate Shift， 知乎 已经给出了不错的解释。但是针对Internal Covariate Shift，我们又被作者误导了。Covariate Shift ≠ Internal Covariate Shift，前者是迁移学习问题，后者是一个训练优化问题。正如 知乎 的层主所说的那样，各层添加零均值、单位方差的共轭分布，只针对数值，而不针对表征。实际上，如果把表征也”共荣化“，那就反而糟糕了。多层神经网络可以看作是一个迁移学习问题，层与层之间的抽象等级不同，比如学习一只猫，经过多层神经网络抽象后，就可以迁移分裂成多个机器学习问题：学习猫脸、学习猫腿、学习猫身、学习猫爪、学习猫尾。如果normalize之后，这五个部分的表征分布都变一样了，那么Deep Learning不是可以废掉了？所以说，normalize仅仅是数值层面的均衡化，以及表征层面的轻度破坏化。Internal Covariate Shift只针对数值偏移，而Covariate Shift才针对表征偏移。
3 算法
3.1 思路
为了达到简化计算的目的，单独对每个特征进行标准化就可以了，让每个特征都有均值为0，方差为1的分布就OK。为了尽可能保留数据的原始表达能力，加个线性变换操作。BN是基于Mini-Batch的基础上计算的。
3.2 具体
这三步就是我们在刚刚一直说的标准化工序, 但是公式的后面还有一个反向操作, 将 normalize 后的数据再扩展和平移。原来这是为了让神经网络自己去学着使用和修改这个扩展参数 γ和平移参数 β, 这样神经网络就能自己慢慢琢磨出前面的标准化操作到底有没有起到优化的作用, 如果没有起到作用, 我就使用 γ和β来抵消一些 normalization 的操作，当γ² = σ²和β = μ时，可以实现等价变换（Identity Transform）并且保留了原始输入特征的分布信息。
注： 在进行normalization的过程中，由于我们的规范化操作会对减去均值，因此，偏置项b可以被忽略掉或可以被置为0，即：BN(Wμ+b) = BN(Wμ)
3.3 梯度下降公式
3.4 测试时
在测试时，可能需要测试的样本只有1个或者少数几个，此时用μ和σ可能是有偏估计。因此采用一个方法：u和σ被替换为训练阶段收集的运行均值这使得模型可以对单一样本评估，无须使用定义于整个小批量的u和σ。
4 总结
（1）能够减少Interal Covariate Shift的问题，从而减少train的时间，使得对于deep网络的训练更加可行。（BN后的模型每一轮训练收敛快，但每一轮的计算量大，有文章称使用Batch Normalization会带来30%额外的计算开销。）
因此，在使用Batch Normalization之后，抑制了参数微小变化随着网络层数加深被放大的问题，使得网络对参数大小的适应能力更强，此时我们可以设置较大的学习率而不用过于担心模型divergence的风险。
即使对于某组parameter同时乘以k倍后，最终的结果还是会keep不变的。
（4）能够减少overfitting问题的发生：
在Batch Normalization中，由于我们使用mini-batch的均值与方差作为对整体训练样本均值与方差的估计，尽管每一个batch中的数据都是从总体样本中抽样得到，但不同mini-batch的均值与方差会有所不同，这就为网络的学习过程中增加了随机噪音，与Dropout通过关闭神经元给网络训练带来噪音类似，在一定程度上对模型起到了正则化的效果。
另外，原作者通过也证明了网络加入BN后，可以丢弃Dropout，模型也同样具有很好的泛化效果。
5 试验
一个详细的试验在 Batch Normalization原理与实战 这篇博客里能看到。
6 参考：
Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Recing Internal Covariate Shift：
【机器学习】covariate shift现象的解释 - CSDN博客： https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/54317852
从Bayesian角度浅析Batch Normalization - 博客园： https://www.cnblogs.com/neopenx/p/5211969.html
Batch Normalization导读： https://zhuanlan.hu.com/p/38176412