随笔分类 -  机器学习

机器学习、深度学习的理论知识总结
提前终止法与正则化法之间关系
摘要:[TOC] 前言 前两篇博客( "从贝叶斯角度理解正则化" 、 "正则化" )分别介绍了提前终止法和正则化法。 它们可以近似等价的吗?怎么近似等价? 左边这张图轮廓线表示负对数似然函数的轮廓,虚线表示从原点开始的SGD所经过的轨迹。提前终止法的轨迹在较早的$\tilde \omega $点终止,而不 阅读全文

posted @ 2019-11-19 19:08 云帆sc 阅读(392) 评论(0) 推荐(0)

从贝叶斯角度理解正则化
摘要:[TOC] 前言 上一篇: "正则化" 下一篇: "贝叶斯正则化与提前终止法关系" 1.贝叶斯法则 贝叶斯法则: $P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}$ $P(A)$称为先验概率(反映在已知$B$之前对事件$A$的认知);$P(A|B)$称为后验概率(反映在已知$B$之 阅读全文

posted @ 2019-11-19 18:14 云帆sc 阅读(1993) 评论(0) 推荐(0)

深入理解泛化
摘要:[TOC] 1.引言 什么是泛化呢? 先举个栗子: 小明和小李都上了高三。小明头脑机灵,一边刷着五年高考三年模拟一边总结做题规律,而小李一门心思刷题,一套完了又一套,刷的试卷堆成山了却没有对错题进行总结。高考结束成绩公布,小明超出一本线几十分,而小李却勉强上了二本线。这是为什么呢? 原来高考试题一般 阅读全文

posted @ 2019-11-16 10:11 云帆sc 阅读(3725) 评论(0) 推荐(1)

正则化
摘要:文章目录 1.泛化问题 2.一些方法 3.提前终止法 4.正则化法 4.1定义 4.2 对正则化理解 4.3正则化法分类 4.3.1 L1/L2正则化法 4.3.2 Dropout法 4.3.3 从贝叶斯角度理解正则化 5.提前终止法与正则化法之前关系 参考资料 1.泛化问题 上一篇文章深入理解泛化 阅读全文

posted @ 2019-11-15 22:12 云帆sc 阅读(550) 评论(0) 推荐(0)

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