深度學習基礎--DL原理研究1
DL的原理研究
深度網路是手段,特徵學習是目的
任何一種方法,特徵越多,給出的參考資訊就越多,準確性會得到提升。但特徵多意味著計算複雜,探索的空間大,可以用來訓練的資料在每個特徵上就會稀疏,都會帶來各種問題,並不一定特徵越多越好。
基本思想
形象地表示為: I =>S1=>S2=>……=>Sn => O,如果輸出O等於輸入I,即輸入I經過這個系統變化之後沒有任何的資訊損失,保持了不變,這意味著輸入I經過每一層Si都沒有任何的資訊損失,即在任何一層Si,它都是原有資訊(即輸入I)的另外一種表示。
另外,前面是假設輸出嚴格地等於輸入,這個限制太嚴格,我們可以略微地放鬆這個限制,例如我們只要使得輸入與輸出的差別儘可能地小即可,這個放鬆會導致另外一類不同的Deep Learning方法。
因此,“深度模型”是手段,“特徵學習”是目的。
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