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国防科学技术大学_variable_张量限幅_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-28 / 浏览次数:1

国防科学技术大学_variable_张量限幅_中国AI数据

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还用于强化学习(Thrun,1995)。 切线传播与数据集扩充密切相关。在这两种情况下,算法的用户通过指定一组不应改变网络输出的转换来编码他或她对任务的先验知识。不同的是,在数据的情况下,网络被显式地训练为正确地分类不同的输入,这些输入是通过应用超过无穷小数量的这些转换创建的。切线传播不需要显式地访问新的输入点。相反,它解析地正则化模型,以抵抗与指定变换对应的方向上的扰动。虽然这种分析方法在智力上很优雅,但它有两个主要缺点。首先,它只对模型进行正则化以抵抗无穷小的扰动。扩展数据集增强了对iarger扰动的抵抗力。第二,无穷小方法给基于校正后的近单位的模型带来了困难。这些模型只能通过关闭单位或缩小权重来缩小它们的导数。它们不能像sigmoid或tanh单位那样,通过在大重量下的高值饱和来收缩它们的衍生物。数据集增强与校正iiInar单元很好地配合使用,因为校正单元的不同子集可以针对每个原始输入的不同转换版本激活。 切线传播也与双支撑(Drucker和Lecun,1992)和对抗训练(Szegedy等人,2014b;Goodfelle等人,2014b)有关。双反投影将雅可比矩阵正则化为
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