论文表明,正则化的显式形式,如weight decay, dropout, and data augmentation,没有充分解释神经网络的泛化误差。 显式正则化可以提高泛化性能,但既不必要也不足以控制泛化误差。 Explicit regularization may improve generalization performance, but is neither necessary nor by itself sufficient for controlling generali...
然而,通过大量系统性实验,研究者们发现经典理论无法解释为什么大型神经网络在实践中能够良好泛化。 具体而言,《Understanding deep learning requires rethinking generalization》这篇文章的实验表明,使用SGD方法训练的用于图像分类的最先进的卷积神经网络可以轻松拟合随机标签。 这种现象在使用正则化技术的情况下没有明显变化,...
论文: Understanding Deep Learning Requires Rethinking Generalization 论文来自:ICRL2017 BEST PAPER AWARD 原文地址 转载请注明出处:学习ML的皮皮虾 - 知乎专栏 深度人工神经网络通常拥有比训练样本数量更多的模型参数,然而一些模型却表现出更好的泛化能力(small generalization error,generalization error指的是train error...
Understanding deep learning requires rethinking generalization 在部分/全部随机标签的CIFAR-10数据集,以及加入了高斯噪音的图片上的表现。如果在随机生成的分类标签上,模型表现的也很好,这对于模型的泛化能力意味着什么? 先让我们看看文中给出的数据,A图指出,不管怎样在模型中怎样引入随机性,在图像中加入随机噪音,对像...
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Understanding deep learning requires re-thinking generalizationZhang et al.,ICLR’17 This paper has a wonderful combination of properties: the results are easy to understand, somewhat surprising, and then leave you pondering over what it all might mean for a long while afterwards!
内容提示: U NDERSTANDING DEEP LEARNING REQUIRES RE -THINKING GENERALIZATIONChiyuan Zhang ∗Massachusetts Institute of Technologychiyuan@mit.eduSamy BengioGoogle Brainbengio@google.comMoritz HardtGoogle Brainmrtz@google.comBenjamin Recht †University of California, Berkeleybrecht@berkeley.eduOriol Vinyals...
寻找最小化损失的参数的过程称为模型拟合(model fitting)、训练(training)或学习(learning)。基本方法是随机选择初始参数,然后通过让损失函数“向下行走”来改进它直到最低值。常见的方式测量当前位置表面的梯度,并朝着最陡峭的下坡方向迈出一步。然后我们重复这个过程,直到梯度平坦,我们不再进一步改进。
具有多个隐藏层的网络被称为深度神经网络(deep neural networks)。连接形成一个非循环图的神经网络被称为前馈网络(feed-forward networks)。如果一层中的每个元素都连接到下一层的每个元素,则网络是完全连接的(fully connected)。这些连接表示底层方程中的斜率参数,称为网络权重(network weights)。偏移参数(上图中没...
Understanding deep learning requires rethinking generalization. Vinyals. Understanding deep learning requires rethinking generalization. International Conference on Learning Representations, 2017.Chiyuan Zhang, Samy Bengio, Moritz Hardt, Benjamin Recht, Oriol Vinyals, Understanding Deep Learning Requires ... C ...