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图像数据增强_何翠仪_播布客_mnistsoftmax网络介绍_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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况下同样成立.但是所需技术细节将给我们的 讨论添麻烦。 令九表示(离散)的假设集,或者说是将被学习的可能的参数集合。某个特定的假设 ∕≡Cx)∈H可以是神经网络中的量化权值、泛函模型中的参数0或者树中的决策规则集,等等。 首先,P(Q是关于训练后将产牛结杲人的先验概率”注意这里的P(G并不是h为真的概率。 下一步,令P(kW表ZK算法在集Q匕训练而产生假设h的概率。在确定性的学习算法当中 (比如最近邻和判定树},FCAiP)除r h以外.其他处处为零。而对于随机学习方法(例如神 经网络训练是从随机的初始权中开始的),或随机BOltZmann学习,P(E∣Q)可以是一个更广的 分布。令E为O-I损失函数或者其他损失函数的误差。 到底该怎样来判定某个学习算法的摊广性能呢?由于没有给岀目标函数,一个很自然的 度量方法是给定Q情况下的错误率对所有可能的目标求和所得出的期望值。这种度量值可以 描述为分布P = ΣΣ P(x)[l -5(F(x), A(X))] P(AIP)P(FIP) ⑴ 乩F Xe 其中,假定没有噪声。旅,
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