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二次代价函数_钟义信_万门大学_神经网络模型实例演示_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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解释为通用函数逼近器,因此它们可以有效地记忆训练数据中的采样噪声。这导致对看不见的数据的概括性很差。因此,毫不奇怪的是,新的正则化技术Dropout导致了多伦多大学如今无处不在的ImageNet 2012入围作品。当前,Dropout(以及诸如DropConnect之类的相关方法)是规范大型神经网络的最有效方法。这些相当于在训练时有效地访问了大量相关模型,而在测试时将它们汇总到单个预测变量中。提出的FaMe模型旨在应用类似的策略,但学习每个权重矩阵的因式分解,以使这些因素对噪声具有鲁棒性。 我们在深度神经网络中将监督学习与无监督学习结合在一起。对提出的模型进行了训练,以通过反向传播同时最小化受监管和未经监管的成本函数之和,从而避免了进行分层预训练的需要。我们的工作建立在Valpola(2015)提出的阶梯网络的基础上,我们将模型与监督相结合进行了扩展。我们显示,除了具有所有标签的排列不变MNIST分类之外,所得模型在半监督MNIST和CIFAR-10分类中也达到了最新的性能。 我们对伪集合的概念进行形式化,伪集合是从父模型生成的子模型的集合(可能是无限的),方法是根据某些噪声过程对
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