JavaShuo
欄目
標籤
如何理解和評價機器學習中的表達能力、訓練難度和泛化性能
時間 2021-01-02
欄目
系統性能
简体版
原文
原文鏈接
來源: Eric Jang 的個人博客 非常感謝王家興 (Jiaxing Wang) 把這個博客文章翻譯成中文。 當我在閱讀機器學習相關文獻的時候, 我經常思考這項工作是否: 提高了模型的表達能力; 使模型更易於訓練; 提高了模型的泛化性能。 在這篇博文中, 我們討論當前(截止到 2017 年 11 月)的機器學習研究:監督學習, 無監督學習和強化學習在這些方面的表現。談到模型的泛化性能的時候,
>>阅读原文<<
相關文章
1.
深度丨如何理解和評價機器學習中的表達能力、訓練難度和泛化性能
2.
(機器學習)如何評價機器學習分類算法的性能?
3.
機器學習-泛化能力
4.
如何提高QnA maker機器人訓練中文語義理解的能力
5.
[機器學習]機器學習性能評價指標
6.
程序員表達能力訓練
7.
[DataAnalysis]機器學習預測模型評估與性能度量——衡量模型泛化能力的指標
8.
機器學習和深度學習常用的評價指標
9.
CNN網絡在訓練過程中如何可視化的讓用戶知道訓練出的模型的泛化性和預測能力
10.
梯度中心化,一行代碼加速訓練並提升泛化能力
更多相關文章...
•
網站主機 性能
-
網站主機教程
•
使用Redis和Lua的原子性實現搶紅包功能
-
紅包項目實戰
•
適用於PHP初學者的學習線路和建議
•
SpringBoot中properties文件不能自動提示解決方法
相關標籤/搜索
性能測評
JVM和性能優化
難能
如何學習
解和
和解
處理能力
中和
性能優化
能力
系統性能
XLink 和 XPointer 教程
Spring教程
PHP 7 新特性
學習路線
調度
註冊中心
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
正確理解商業智能 BI 的價值所在
2.
解決梯度消失梯度爆炸強力推薦的一個算法-----LSTM(長短時記憶神經網絡)
3.
解決梯度消失梯度爆炸強力推薦的一個算法-----GRU(門控循環神經⽹絡)
4.
HDU4565
5.
算概率投硬幣
6.
密碼算法特性
7.
DICOMRT-DiTools:clouddicom源碼解析(1)
8.
HDU-6128
9.
計算機網絡知識點詳解(持續更新...)
10.
hods2896(AC自動機)
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
深度丨如何理解和評價機器學習中的表達能力、訓練難度和泛化性能
2.
(機器學習)如何評價機器學習分類算法的性能?
3.
機器學習-泛化能力
4.
如何提高QnA maker機器人訓練中文語義理解的能力
5.
[機器學習]機器學習性能評價指標
6.
程序員表達能力訓練
7.
[DataAnalysis]機器學習預測模型評估與性能度量——衡量模型泛化能力的指標
8.
機器學習和深度學習常用的評價指標
9.
CNN網絡在訓練過程中如何可視化的讓用戶知道訓練出的模型的泛化性和預測能力
10.
梯度中心化,一行代碼加速訓練並提升泛化能力
>>更多相關文章<<