非標(biāo)檢測(cè)算法中常見(jiàn)的優(yōu)化算法主要包括梯度下降法、牛頓法和擬牛頓法、共軛梯度法等。以下是對(duì)這些優(yōu)化算法的詳細(xì)介紹：

1. 梯度下降法

批量梯度下降：每次迭代都需要把所有樣本都送入，做的是全局最優(yōu)化，但可能達(dá)到局部最優(yōu)。

隨機(jī)梯度下降：每次更新時(shí)隨機(jī)選擇一部分樣本計(jì)算梯度，減少了計(jì)算復(fù)雜度，有助于跳出局部最優(yōu)解。

小批量梯度下降：每次從樣本中隨機(jī)抽取一小批進(jìn)行訓(xùn)練，既保證了效果又保證了速度。

動(dòng)量法：在隨機(jī)梯度下降法的基礎(chǔ)上，增加了動(dòng)量的技術(shù)，加速訓(xùn)練并緩解收斂不穩(wěn)定的問(wèn)題。

2. 牛頓法和擬牛頓法

牛頓法是一種通過(guò)迭代求解方程的方法，用于尋找函數(shù)的零點(diǎn)。

擬牛頓法是牛頓法的近似方法，通過(guò)構(gòu)造近似的Hessian矩陣來(lái)減少計(jì)算量。

3. 共軛梯度法

共軛梯度法是一種在大型線性或二次優(yōu)化問(wèn)題中常用的方法，它利用共軛方向來(lái)加速收斂。

還有一些其他的優(yōu)化算法，如啟發(fā)式優(yōu)化法、拉格朗日乘數(shù)法等，也在非標(biāo)檢測(cè)算法中有一定的應(yīng)用。在實(shí)際應(yīng)用中，選擇合適的優(yōu)化算法需要根據(jù)具體問(wèn)題的性質(zhì)、數(shù)據(jù)規(guī)模、計(jì)算資源等因素進(jìn)行綜合考慮。