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coursera_facenet_卷积神经网络_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-28 / 浏览次数:1

coursera_facenet_卷积神经网络_中国AI数据

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G( ) )(6.34) 该公式适用于梯度下降,因为参数为0的高斯分布的对数似然公式只涉及乘以0i和对数0i的加法,乘法、加法和对数运算的梯度表现良好。相比之下,如果我们用方差来参数化输出,我们就需要使用除法。除法函数在零附近变得任意陡峭。虽然大梯度有助于学习,但任意大的梯度通常会导致不稳定。如果我们用标准差对输出进行参数化,对数似然仍将涉及除法,也将涉及平方。通过平方运算的梯度可以在零附近消失,这使得很难学习平方参数。无论我们使用的是标准差、方差还是精度,我们都必须确保高斯的协方差矩阵是正定的。由于精度矩阵的特征值是协方差矩阵特征值的倒数,这相当于保证精度矩阵是正定的。如果我们使用一个对角矩阵,或者一个标量乘以对角矩阵,那么我们需要对模型的输出实施的唯一条件就是正性。如果我们假设a是用于确定对角线精度的模型的原始激活,我们可以使用softplus函数来获得正精度向量: = (a)如果使用方差或标准差而不是精度,或者如果使用标量时间恒等式而不是对角矩阵,则同样的策略同样适用。 很少有人学习结构比对角线更丰富的协方差或精度矩阵。如果协方差是满的且有条件的,则必须选择保证预测协方差矩阵
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