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激活函数_阿勒拉哈_智普教育_深度学习与各种迁移应用_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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举个例子,假设真实的目标方秆F(H)是一个有噪声的一元二次多项式,如图9-4所示。 我们试图基于采样训练集。来估计这个方程。图中5〉列表示的是一个很差的估计£(工),它 釆用一个固定的独立于训练数据的线性方程。对于从FQ)中采样的含有噪声的不同训练集, 它都是固定不变的。最下方的图给出了基于式(11)的均方误差的直方图。图中显示了一个尖 峰,其位置有相当大的误差,表明这个估计算子太差了,存在很高的偏差,但是,这个固定的模 型的估计方差却为零。(“列也是固定的线性模型,但碰巧它是F(X)的一个较好的估计。它 同样也有一个零方差,但它的偏差要比(a)列中的那个模型要小一些。大概设计者为了得到这 个改菩后的占计,利用了 F(小的一些先验知识。 (C)列中的模型是一个系数可训练的三次曲线;如果。中包括无穷多个训练点,那么它能 精确地学习给定的F().注意到,它为图中每个训练集合找到的匹配都十分好,因此偏差很 小,如最下方的图所示。(Q列的模型对乂是线性的,但是它的斜率和截距是由训练数据确定 的。基于此,(d)列中的模型要比(a)列和(E列中的模型的偏差小。 总的来说,对给定的目标方程F
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