qq_45033722的博客

1. 摘要在ReLuReLuReLu的基础上作者提出了PReLuPReLuPReLu，在几乎没有增加额外参数的前提下既可以提升模型的拟合能力，又能减小过拟合风险。针对的ReLu/PReLuReLu/PReLuReLu/PReLu矫正非线性，作者设计了一个鲁棒的的参数初始化方法。2. 介绍在过去几年，随着更强大网络模型的构建和有效防止过拟合策略的设计，我们在视觉识别任务上取得了长足的进步。一方面，由于网络复杂性的增加（比如增加深度、扩大宽度）、小步长的使用、新的激活函数和更成熟的网络层设计，神经网络变

前言我们展示了如何用于分类的正则化可以从MDL的角度看作是一个高斯先验的权重。我们考虑了传输分类标签的问题；我们选择了非常精确的逻辑回归作为模型类，其中我们为每个特征指定了一个权重。这是不现实的，因为任何这样的模型的编码长度都是无限的，但如果我们对权值使用高斯先验并忽略常数因子，我们发现编码长度目标完全匹配的逻辑回归与l2范数正则化惩罚。通过这种理解，我们可以看到折衷参数是高斯先验的方差。它还描述了改进正则化的步骤——降低分辨率和特征选择都可以用来减少编码长度。1. 问题描述设(x1，……，xn)(x

多元正态分布的概率密度函数N维随机向量如果服从多变量正态分布，必须满足下面的三个等价条件：任何线性组合 服从正态分布。存在随机向量( 它的每个元素服从独立标准正态分布），向量及矩阵A满足存在和一个对称半正定阵 满足X的特征函数如果 是非奇异的，那么该分布可以由以下的PDF来描述：注意这里的表示协方差矩阵的行列式。多元正态分布的最大似然估计我们对均值求偏导针对上面的矩阵求导，给出如下证明：下面两个是常用的两个公式：第一个公式证明，和上面的类似。第二个小编