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23機器學習前沿青年科學家專題論壇.pdf

上傳人: 會*** 編號:111391 2023-01-03 56頁 2.92MB

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本文主要介紹了深度學習中的隱式正則化問題。首先,作者指出深度學習中的優化器不僅要最小化訓練誤差,還要找到正確的全局最小值點,以保證良好的測試誤差。接著,作者通過實驗和理論分析,探討了優化器中的噪聲協方差對隱式正則化的影響。作者發現,與高斯噪聲相比,標簽噪聲和mini-batch噪聲能更好地提升模型的泛化能力。最后,作者提出通過顯式正則化技術,將統計數據和優化方法解耦,以更好地控制算法的偏置。
深度學習中的隱式正則化是什么? 優化器的隱式偏置有哪些表現形式? 噪聲協方差如何影響深度學習的隱式正則化?
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