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拟合_黄志洪_黑马_决策树算法_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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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(源域)和测试域(目标域)的特征进行预测。该方法在神经网络体系结构的上下文中实现了该思想,该神经网络体系结构对来自源域的标记数据和来自目标域的未标记数据进行了训练(不需要标记的目标域数据)。随着培训的进行,该方法促进了以下特征的出现:(i)区分源域上的主要学习任务,(ii)区分域之间的转移。我们表明,通过在几乎所有前馈模型中增加很少的标准层和新的梯度反转层
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