神经网络

神经网络中的分类器该如何改成生成器?

相信我们都做过一些图片分类或者是其他分类的项目,我们知道神经网络是在w和b参数调节基础上,使得x与y达到对应输出的效果。比如最经典的Mnist手写字体识别,给一张图片模型判断后将会输出数字结果。。。。。

深度神经网络是否过拟合?

作者:Lilian Weng
编译:ronghuaiyang

导读

如果你和我一样,不明白为什么深度神经网络可以推广到样本外的数据点,而不会过拟合,请继续阅读。

如果你像我一样,有传统机器学习的经验进入深度学习领域,你可能会经常思考这样一个问题:由于一个典型的深度神经网络有这么多的参数,训练误差很容易达到完美,那么它一定会遭受大量的过拟合。如何将其推广到样本外数据点?

在理解为什么深层神经网络可以泛化的过程中,我想起了一篇关于系统生物学的有趣的论文——《生物学家能修理收音机吗?》。如果一位生物学家打算用她在生物系统上工作的方法来修理一台无线电设备的话,可能会很困难。由于无线电系统的全部机制还没有被揭示出来,小的局部功能可能会给出一些提示,但它很难显示系统内的所有交互,更不用说整个工作流程了。无论你是否认为它与DL相关,它都是一本非常有趣的读物。

我想在这篇文章中讨论一些关于深度学习模型的泛化性和复杂性度量的论文。希望它能帮助你理解为什么DNN可以泛化。

关于压缩和模型选择的经典定理

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