非標檢測算法中常見的優(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。以下是對這些優(yōu)化算法的詳細介紹：

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，但可能達到局部最優(yōu)。

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

小批量梯度下降：每次從樣本中隨機抽取一小批進行訓練，既保證了效果又保證了速度。

動量法：在隨機梯度下降法的基礎上，增加了動量的技術，加速訓練并緩解收斂不穩(wěn)定的問題。

2. 牛頓法和擬牛頓法

牛頓法是一種通過迭代求解方程的方法，用于尋找函數(shù)的零點。

擬牛頓法是牛頓法的近似方法，通過構造近似的Hessian矩陣來減少計算量。

3. 共軛梯度法

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

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，也在非標檢測算法中有一定的應用。在實際應用中，選擇合適的優(yōu)化算法需要根據(jù)具體問題的性質(zhì)、數(shù)據(jù)規(guī)模、計算資源等因素進行綜合考慮。