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Hinton神经网络公开课10 Combining multiple neural networks to improve generalization

hankcs
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发布于 2017/05/26 22:51
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Hinton神经网络公开课10 Combining multiple neural networks to improve generalization
这节课讲了为什么要综合多个模型,好处与原理、具体做法等。讲解了贝叶斯学习中的神经网络模型混合、马尔科夫蒙特卡洛方法,以及从新角度阐释更高效的Dropout。综合网络:偏置方差均衡训练数据少,容易过拟合。综合多个模型可以防止过拟合,特别是当模型做出的预测差别很大的时候。对回归来讲,平方误差可以分解为偏置与方差两项。偏置由模型过于简单带来,方差由模型过于复杂带来。方差项之所以称为方差,是因为再来一个同分布的训练集,因为采样误差的存在,模型拟合的结果会不一样,于是产生方差。通过平均多个模型,可以降低方差。这些被平...

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hankcs
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Hinton神经网络公开课10 Combining multiple neural networks to improve generalization

目录 综合网络:偏置方差均衡 综合模型的优势 综合模型降低方差 图解 分类问题是同理的吗 让模型各持己见 通过不同的训练数据实现 混合专家模型 模型流派 多个局部模型 数据分块 鼓励合作的损...

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