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卷积层的作用_执著_杜克大学_知识图谱的发展回顾_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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个训练样本去拟合。 需要几倍于 n 的样本去达到预测输出上的某种统计置信度。 总的来说,区分输入空间中O(k)个区间,所有的这些方法需要O(k)个样本。 通常会有 O(k) 个参数, O(1) 参数对应于 O(k) 区间之一。最近邻算法中,每个训 练样本至多用于定义一个区间,如图5.10所示。 图 5.10: 最近邻算法如何划分输入空间的示例。每个区域内的一个样本(这里用圆圈表示)定义了 区域边界(这里用线表示)。每个样本相关的 y 值定义了对应区域内所有数据点的输出。由最近 邻定义并且匹配几何模式的区域被称为 Voronoi 图。这些连续区域的数量不会比训练样本的数量 增加得更快。尽管此图具体说明了最近邻算法的效果,其他的单纯依赖局部光滑先验的机器学习 算法也表现出了类似的泛化能力:每个训练样本仅仅能告诉学习者如何在其周围的相邻区域泛化。 有没有什么方法能表示区间数目比训练样本数目还多的复杂函数?显然,只是 假设函数的平滑性不能做到这点。例如,想象目标函数作用在西洋跳棋盘上。棋盘包 含许多变化,但只有一个简单的结构。想象一下,如果训练样本数目远小于棋盘上 的黑白方块数目,那么
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