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k近邻算法_马永亮_东南大学_典型网络融合结构之二:串行结构_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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通过使用Dropout技术可以避免这种局部最小值(达到近似误差),该技术是该领域中广泛使用的启发式方法。尤其是,我们表明,通过随机删除一个隐藏层神经网络的几个节点,直至达到一定的逼近误差,训练目标函数都会减少一个乘数因子。另一方面,我们表明,对于训练凸经验风险最小化器(ERM),辍学实际上起着“稳定器”或正则化器的作用。也就是说,面对任意训练点的任意变化,用于凸面ERM的基于dropout的简单GD方法是稳定的。使用以上断言,我们显示了辍学为学习(凸)广义线性模型(GLM)中的泛化错误提供了快速的方法。此外,利用上述辍学的稳定性,我们设计了基于辍学的差分专用算法来解决ERM。因此,学习到的GLM可以保留每个单独训练点的私密性,同时为新的测试点提供准确的预测。最后,我们通过经验验证了在凸ERM情况下丢失的稳定性断言,并显示出令人惊讶的是,对于几个基准数据集,丢失明显优于基于L2正则化的方法(在预测准确性方面)。 我们引入了一种新的领域适应表示学习方法,其中训练和测试时的数据来自相似但不同的分布。我们的方法直接受领域适应理论的启发,该理论表明,要实现有效的领域转移,必须基于无法区分训练域
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