12、监督学习性能问题与进化计算介绍

监督学习性能问题与进化计算介绍

1. 监督学习性能问题

在监督学习中，存在两种与训练集操作相关的主动学习算子：$A^-$ 对应选择性学习，会对训练集进行“修剪”；$A^+$ 对应增量学习，使实际训练子集“增长”。每个算子包含神经网络函数 $f_{NN}$ 作为参数，表明其依赖于神经网络的当前知识。

以下是一些相关的作业问题，有助于深入理解监督学习的性能问题：
1. 讨论量化无监督神经网络性能的度量方法。
2. 讨论影响无监督神经网络性能的因素，并解释如何提高性能。
3. 为什么均方误差和误差平方和不是比较不同数据集大小下神经网络性能的好指标？
4. 为什么均方误差不是分类问题性能的好度量？
5. 增量学习的一种方法是从候选训练集中选择误差最大的模式作为最具信息性的模式。请论证并批判这种方法，假设每个周期选择一个新模式。
6. 解释 $ \frac{1}{1 + e^{-\lambda net}}$ 中的陡度系数在监督神经网络性能中的作用。
7. 解释如何通过架构选择避免过拟合。
8. 解释如何使用主动学习避免过拟合。
9. 考虑 sigmoid 激活函数，讨论训练数据的缩放如何影响神经网络的性能。
10. 解释 Huber 函数如何使神经网络对异常值更鲁棒。

2. 进化计算概述

我们生活的世界不断变化，为了在动态变化的环境中生存，个体必须具备适应能力。进化就是这样一个适应过程，旨在通过自然选择、适者生存、繁殖、突变、竞争和共生等过程提高生存能力。

进化计算（EC）是计算智能的一个领域，它模拟自然进化的过程。目前已经开发了多种进化算法（EA