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batch_李弘扬_麦子学院_从dnn到rnn_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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在这两个假设之f,式(4.97)被简单近似为: Δ‰ =^(w + w) — "g(w) = -∣-Δw7 hw (4. 98) 式(4. 98)提供了称为最优脑外科(optinial brain surgeon, obs)的修剪过程,这是根据hass卜 bi and stork(1993)而来的。 obs的目标是置一个突触权值为零使得式(4.98)中给出的&v的递增增星最小化。令w") 表示这个特别的突触权值。这个权值的删除等价于条件: 17w + w, = 0 (4. 99) 成立,其中h是除了第,个元素等于单位1之外其他所有元索均为零的单位向量。现在可以重 申obs的目标如下: 对权值向量增长变化z最小化二次型yΔw7hw,使它满足约束条件17"w÷ w,为零, 然后关于下标i求最小化。 这里进行两个层次上的最小化。一个最小化是当第í个权值向最置零后对仍保留的突触权 值向量进行的;第二个最小化是对特定被修剪的向量进行的。 为了解决这个约束最优化问题,首先构建一个拉格朗日算子 s — yΔwτhw-λdirw + w,) (4. 100) 其中入是拉格朗日乘子
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