用十位数转义局部最小值

Question

我用tensorflow解这个方程组：

f1 = y - x*x = 0
f2 = x - (y - 2)*(y - 2) + 1.1 = 0

如果我选择错误的起始点（x，y）=（-1.3,2），那么我就进入局部极小值优化f1^2+f2^2，代码如下：

^{pr2}$

使用内置的tensorflow工具，我如何逃过这个局部极小值呢？从这个坏点开始，有没有其他的TF方法可以用来解这个方程？在

Answer 1

Tensorflow（TF）不包括内置的全局优化方法。对于非凸损失函数，TF中所有基于梯度的方法（如Adam）都能收敛到局部极小值。对于大型神经网络来说，这是可以接受的（如果不可取的话），因为在接近全局最小值时存在过拟合问题。在

对于这个特定的问题，您可能需要scipy的根解析例程：

https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/optimize.html#root-finding