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最近邻插值_李弘扬_台湾大学_如何参与tensorflow社区开源贡献_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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路径正则化器的近似最陡下降方法。 Path-SGD易于实施且效率很高,并且比SGD和AdaGrad产生了经验性收益。 本文提出了一套新的错误准则和学习方法,即自适应归一化风险规避训练(ANRAT),以攻击训练深度神经网络(DNN)的非凸优化问题。从理论上讲,我们证明了其对全局和局部凸度的有效性,该凸度以标准$ L_p $ -norm误差为下限。通过分析凸度索引$ \\ lambda $的梯度,我们解释了使用梯度下降工作自适应地学习$ \\ lambda $的原因。在实践中,我们将展示该方法如何改善深度神经网络的训练,以解决MNIST和CIFAR-10数据集上的视觉识别任务。在不使用预训练或其他技巧的情况下,我们使用标准ConvNets + MSE /交叉熵在相同任务上获得的结果可与近期文献中报道的结果相媲美或更好。还探讨了深/浅多层感知器和降噪自动编码器的性能。 ANRAT可以与其他准牛顿训练方法,创新的网络变体,正则化技术以及DNN中的其他特定技巧相结合。除了无监督的预训练之外,它还提供了一个新的视角来解决DNN中的非凸优化问题。 我们介绍了一个指南,以帮助深度学习从业人员理解和
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