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线性分类器_马永亮_csdn学院_深度学习入门课程 卷积核参数分析_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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(b)假设a,b,t在问题(8.23)中是可行的,且t>0。然后a,b在QP中是可行的,目标值|| a || 2 = IlaIl2 / t≤l / t。 相反,如果在QP中a,b可行,则问题(8.23)中t = l / | a | 2,a = a / | a | 2,b = b / | a | 2可行。值t = l / | a | 2。 8.24线性判别对重量误差具有最大的鲁棒性。支持我们给定点{x1,...,xN}和{y1,。 。可以线性分离的Rn中的。,yM}。在第8.6.1节中,我们展示了如何找到可区分集合并在函数值中提供最大差距的仿射函数。我们还可以考虑向量a(有时称为权重向量)变化的稳健性。对于给定的a和b(f(x)= aTx- b分隔两个集合),我们将权重误差裕度定义为最小u∈Rn的范数,使得仿射函数(a + u)Tx-b no再分开两个点。换句话说,权重误差容限是最大ρ,使得 (a + u)Txi≥b,i = 1,...,N,(a + u)Tyj≤b,i = 1,...,M, 对于|| u || 2≤ρ的所有U成立。 在归一化约束|| a || 2≤1的条件下,
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