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中南大学_卷积自编码器_数据预处理_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-28 / 浏览次数:1

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参数空间的效果。 o.更具体地说,设想采取t优化步骤(对应于t训练迭代)和学习率e。我们可以将产品et视为有效容量的度量。假设梯度是有界的,限制迭代次数和学习速率都限制了参数空间的体积。 在这个意义上,它表现为重量衰减所用的效率。 事实上,我们可以展示,在一个简单的线性模型中,有一个二次误差函数和简单的梯度下降,早期停止是如何等价于L2正则化的。 为了与经典的l2正则化进行比较,我们研究了一个简单的设置,其中唯一的参数是线性权重( )= W)。我们可以在加权数w*的经验最优值附近,用二次近似法对成本函数j建模: J)=J(宽*)+2(宽-宽*)厚(宽宽*),(7.33) 二 其中h是j相对于w的hessian矩阵,在w*下计算。假设w*是j(w)的最小值,我们知道h是半正定的。 在局部泰勒级数近似下,梯度由下式给出: 我们将研究训练过程中参数向量跟随的轨迹。为了简单起见,我们将初始参数向量设置为原点8,即w(0)=0。假设我们通过梯度下降来更新参数: 现在让我们利用h:h=qaq的特征分解,在h的特征向量空间中重写这个表达式。 ,其中a是对角矩阵,q是特征向量的正交基。
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