Стабильность (теория обучения)

От / / Оставьте комментарий

Стабильность (теория обучения) Определение стабильности Стабильность — это свойство алгоритма обучения, которое гарантирует, что его обобщающая способность не ухудшается с […]

Learning, Machine learning, Машинное обучение, Обучение

Стабильность (теория обучения)

  • Определение стабильности

    • Стабильность — это свойство алгоритма обучения, которое гарантирует, что его обобщающая способность не ухудшается с увеличением размера обучающей выборки. 
    • Алгоритм считается стабильным, если его ошибка обобщения остается постоянной или уменьшается с увеличением размера обучающей выборки. 

  • Стабильность и обобщение

    • Стабильность является необходимым условием для обобщения алгоритма обучения. 
    • Алгоритмы, которые не являются стабильными, могут иметь высокую ошибку обобщения. 
    • Стабильность может быть достигнута путем регуляризации или использования методов, которые уменьшают дисперсию ошибки. 

  • Стабильность и регуляризация

    • Регуляризация является методом, который улучшает стабильность алгоритмов обучения. 
    • Регуляризация может быть выполнена путем добавления регуляризатора к функции потерь или путем добавления регуляризатора к алгоритму обучения. 
    • Регуляризация может улучшить стабильность и уменьшить ошибку обобщения. 

  • Стабильность и рандомизация

    • Рандомизация может улучшить стабильность алгоритмов обучения. 
    • Рандомизация может быть выполнена путем добавления случайного шума к данным или путем использования стохастических градиентных методов. 
    • Рандомизация может уменьшить дисперсию ошибки и улучшить стабильность. 

  • Стабильность и вероятностная устойчивость

    • Вероятностная устойчивость — это свойство алгоритма, которое гарантирует, что его ошибка обобщения не превышает заданного значения с заданной вероятностью. 
    • Алгоритм считается вероятностно устойчивым, если его ошибка обобщения остается ниже заданного значения с высокой вероятностью. 

  • Стабильность и перекрестная проверка

    • Стабильность перекрестной проверки (CVloo) — это свойство алгоритма, которое гарантирует, что его ошибка обобщения не превышает заданного значения при проверке на каждой строке данных. 
    • Алгоритм считается стабильным CVloo, если его ошибка CVloo остается ниже заданного значения с высокой вероятностью. 

  • Классические теоремы и стабильные алгоритмы

    • Существуют классические теоремы, которые связывают стабильность с обобщением алгоритмов обучения. 
    • Некоторые стабильные алгоритмы включают линейную регрессию, k-NN классификатор, классификацию SVM и другие. 

  • Рекомендации и дальнейшее чтение

    • В статье приведены ссылки на дополнительные источники и литературу по стабильности алгоритмов обучения. 

Полный текст статьи:

Стабильность (теория обучения) — Википедия

Похожие статьи:

  1. Скорость обучения Скорость обучения Основные понятия машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными целями и критериями оценки. ...
  2. Утечка (машинное обучение) Утечка (машинное обучение) Основные методы машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для классификации...
  3. Регуляризация с помощью спектральной фильтрации Регуляризация с помощью спектральной фильтрации Основы регуляризации Регуляризация используется для улучшения качества решений в задачах машинного...
  4. Ошибка обобщения Ошибка обобщения Определение ошибки обобщения Ошибка обобщения — мера точности предсказания алгоритма на новых данных.  Оценка...
  5. Машина векторов релевантности Векторная машина релевантности Основные методы машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для классификации...
  6. Масштабирование функций Масштабирование объектов Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Включает методы классификации, регрессии,...
  7. Статистическая теория обучения Теория статистического обучения Основы машинного обучения Машинное обучение — это процесс обучения алгоритмов для решения задач,...
  8. Международная конференция по машинному обучению Международная конференция по машинному обучению Основные подходы к обучению в ИИ Контролируемое обучение: обучение с заранее...
  9. Регуляризация (математика) Регуляризация (математика) Регуляризация — метод уменьшения сложности моделей путем добавления регуляризаторов.  Регуляризация может быть использована для...
  10. Теория обучения Теория обучения Определение теории обучения Теория обучения предлагает рекомендации по улучшению обучения и развития.  Она описывает,...
  11. Алгоритмическая разработка Разработка алгоритмов Определение и методология разработки алгоритмов Разработка алгоритмов включает в себя разработку, анализ, оптимизацию, профилирование...
  12. Метод обучения Метод обучения Обзор методов обучения Методы обучения включают в себя различные подходы к преподаванию и обучению. ...
  13. Регуляризация (физика) Регуляризация (физика) Проблема регуляризации в квантовой теории поля Регуляризация необходима для устранения расходимостей в квантовой теории...
  14. Методы ядра для векторного вывода Методы ядра для векторного вывода Основы машинного обучения Машинное обучение — это процесс обучения алгоритмов для...
  15. Ридж-регрессия Регрессия хребта Основы регуляризации Тихонова Регуляризация Тихонова — это метод решения плохо обусловленных задач, который минимизирует...
  16. Недетерминированный алгоритм Недетерминированный алгоритм Определение недетерминированного алгоритма Недетерминированный алгоритм может давать разные результаты при одинаковых входных данных.  Параллельные...
  17. Размерная регуляризация Размерная регуляризация Размерная регуляризация в теоретической физике Метод регуляризации, введенный Джамбьяджи и Боллини, а также Т....

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх