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非线性分类_邵奇峰_网易云课堂_损失函数及其梯度_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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密度): θMAP= arg maxp(θ| x)= arg max logP(X |θ)+ logp(θ)。 (5.79) θ 我们在右上方识别出logP(X |θ),即标准对数似然项,以及logp(θ),根据先验分布进行校正。 例如,COnSider一个权重为w的Gaussian优先的Iinear回归模型。如果此先验由N(w; 0,112)给出,则等式中的对数优先项。 5.79与熟悉的λw> w权重衰减成正比,表示不依赖w且不影响学习过程的术语。 MAP BayeSian在权重之前与GausSian推断,然后与权重衰减对应。 与完整的贝叶斯推断一样,MAP贝叶斯推断具有利用先验信息和无法在训练数据中找到的信息的优势。该附加信息有助于减少MAP点估算值中的差异(与ML估算值相比)。但是,这样做确实是增加了偏差的原因。 许多调整后的估计策略,例如最大加权似然学习,通过权重衰减进行了调整,可以解释为使MAP近似于贝叶斯推论。此视图适用于正则化考虑向目标函数添加额外项以记录P(θ)的情况。并非所有正则化惩罚都对应于MAP贝叶斯推论。例如,某些调节器项可能不是概率分配的对数。其他
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