非凸最適化機械学習や信号処理の分野で主に非凸問題、つまり緩和処理を使わずに原因対象を直接解き、非凸の式を直接最適化する手法として利用されています。
非凸最適化に一般的に使用される手法には次のものがあります。
- 投影勾配降下法
- 交互最小化
- 期待値最大化アルゴリズム
- 確率的最適化とその変形
現在、これらの方法は実際には高速です。深層学習および一部の機械学習の問題には、非凸最適化処理が含まれます。
非凸最適化変換
- 目的関数を変更して凸関数に変換します。
- 制約を削除し、新しい実行可能領域を凸セットとして作成します。