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首頁大數(shù)據(jù)時(shí)代機(jī)器學(xué)習(xí)中的泛化能力指的是什么？
機(jī)器學(xué)習(xí)中的泛化能力指的是什么？
2020-07-03
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概括地說，泛化能力(generalization ability)是指機(jī)器學(xué)習(xí)算法對新鮮樣本的適應(yīng)能力。學(xué)習(xí)的目的是學(xué)到隱含在數(shù)據(jù)對背后的規(guī)律，對具有同一規(guī)律的學(xué)習(xí)集以外的數(shù)據(jù)，經(jīng)過訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)也能給出合適的輸出，該能力稱為泛化能力。

在機(jī)器學(xué)習(xí)方法中，泛化能力通俗來講就是指學(xué)習(xí)到的模型對未知數(shù)據(jù)的預(yù)測能力。在實(shí)際情況中，我們通常通過測試誤差來評價(jià)學(xué)習(xí)方法的泛化能力。如果在不考慮數(shù)據(jù)量不足的情況下出現(xiàn)模型的泛化能力差，那么其原因基本為對損失函數(shù)的優(yōu)化沒有達(dá)到全局最優(yōu)。

1.泛化能力

在機(jī)器學(xué)習(xí)方法中，泛化能力通俗來講就是指學(xué)習(xí)到的模型對未知數(shù)據(jù)的預(yù)測能力。在實(shí)際情況中，我們通常通過測試誤差來評價(jià)學(xué)習(xí)方法的泛化能力。如果在不考慮數(shù)據(jù)量不足的情況下出現(xiàn)模型的泛化能力差，那么其原因基本為對損失函數(shù)的優(yōu)化沒有達(dá)到全局最優(yōu)。

2.泛化誤差

首先給出泛化誤差的定義， 如果學(xué)到的模型是 f^ ， 那么用這個(gè)模型對未知數(shù)據(jù)預(yù)測的誤差即為泛化誤差

泛化誤差反映了學(xué)習(xí)方法的泛化能力，如果一種方法學(xué)習(xí)的模型比另一種方法學(xué)習(xí)的模型具有更小的泛化誤差，那么這種方法就更有效， 事實(shí)上，泛化誤差就是所學(xué)到的模型的期望誤差。

3.提高泛化能力

提高泛化能力的方式大致有三種：1.增加數(shù)據(jù)量。2.正則化。3.凸優(yōu)化。

4.L1正則化，L2正則化

L1正則化的幾何解釋如圖：

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L1正則化給出的最優(yōu)解w?是使解更加靠近某些軸，而其它的軸則為0.所以L1正則化能使得到的參數(shù)稀疏化。

L1正則化的參數(shù)先驗(yàn)是服從拉布拉斯分布的，拉布拉斯的概率密度分布函數(shù)為：

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L2正則化的解釋如圖：

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L2 正則化給出的最優(yōu)解w?是使解更加靠近原點(diǎn)，也就是說L2正則化能降低參數(shù)范數(shù)的總和。

L2正則化的參數(shù)先驗(yàn)服從高斯分布，高斯分布的概率密度分布函數(shù)為：

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