《臨時筆記》一些深度學習中的英文術語的紀錄

jitter 抖動(jitter)[1]在機器學習中是一種有效的數據增廣（data augmentation）手段，其本質是在訓練模型過程中，在訓練數據中人工疊加的一些噪聲。在訓練中添加抖動可以有效地工作，提高性能，其原因在於我們通過神經網絡學習得到的假設函數（hypothesis）通常是平滑的，如Fig 1所示，而不是和Fig 2所示的這種不平滑的。 神經網絡能學習到具有非連續性的函數，不過這個

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