[ad_1]
Thật đáng ngạc nhiên khi một số chủ đề cơ bản trong học máy vẫn chưa được các nhà nghiên cứu biết đến và mặc dù là cơ bản và phổ biến để sử dụng, nhưng có vẻ như vẫn còn bí ẩn. Một điều thú vị về học máy là chúng ta xây dựng những thứ hoạt động và sau đó tìm ra lý do tại sao chúng hoạt động!
Ở đây, tôi muốn tìm hiểu về lãnh thổ chưa biết trong một số khái niệm học máy để chỉ ra rằng trong khi những ý tưởng này có vẻ cơ bản, trên thực tế, chúng được xây dựng theo từng lớp trừu tượng. Điều này giúp chúng ta thực hành đặt câu hỏi chiều sâu kiến thức của chúng tôi.
TRONG Trong bài viết này, chúng tôi sẽ khám phá một số hiện tượng chính trong học sâu thách thức sự hiểu biết truyền thống của chúng ta về mạng nơ-ron.
- Chúng tôi bắt đầu với Chuẩn hóa hàng loạt và các cơ chế cơ bản của nó vẫn chưa được hiểu đầy đủ.
- Chúng tôi xem xét quan sát phản trực giác rằng tham số hóa quá mức mô hình thường xuyên khái quát tốt hơntrái ngược với các lý thuyết học máy cổ điển.
- Chúng tôi khám phá các hiệu ứng chính quy hóa ngầm định của xuống dốcđiều này dường như tự nhiên khiến mạng lưới nơ-ron thần kinh thiên động địa theo hướng đơn giản hơn, nhiều hơn…
[ad_2]
Source link