深度學習：深度模型中的優化

機器學習中的優化算法   一、經驗風險最小化網絡 機器學習算法的目標是下降目標函數的指望泛化偏差，這個數據被稱爲風險架構 將機器學習問題轉化爲一個優化問題的最簡單方法是最小化訓練集上的指望損失。這意味着用訓練集上的經驗分佈替代真實分佈。如今，咱們將最小化經驗風險：機器學習 m表示訓練樣本的數目ide 基於最小化這種平均訓練偏差的訓練過程被稱爲經驗風險最小化（容易致使過擬合）函數   二、代理損失函

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