泛化梯度(generalization gradient)是指相似性程度不同的刺激引起的不同強度的反應的一種直觀表征。它表明 了泛化的水平,是泛化反應強度變化的指標。
基本介紹
- 中文名:泛化梯度
- 外文名:generalization gradient
實驗表明:泛化反應量決定於新的測驗刺激CS1與原條件刺激CS的相似性。隨著CS1與CS逐漸逼近,反應量就越來越高;反之,CS1與CS逐漸遠離,反應量就越來越低。從而,使泛化反應量呈現一種遞增或遞減的趨勢。
泛化梯度(generalization gradient)是指相似性程度不同的刺激引起的不同強度的反應的一種直觀表征。它表明 了泛化的水平,是泛化反應強度變化的指標。
泛化梯度(generalization gradient)是指相似性程度不同的刺激引起的不同強度的反應的一種直觀表征。它表明 了泛化的水平,是泛化反應強度變化的指標。實驗表明:泛化反應量決定於新的測驗刺激CS₁與原條件...
擬合訓練集太過於接近可能會降低模型的泛化能力。幾種所謂的正則化技術通過約束擬合過程來減少這種過擬合效應。一個很自然的正則化參數是梯度提升的疊代次數M(即當基學習器是決策樹時,模型中樹的數目)。 增加M可減少訓練誤差,但將其...
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在訓練數據不夠多時,或者overtraining時,常常會導致過擬合(overfitting)。正則化方法即為在此時向原始模型引入額外信息,以便防止過擬合和提高模型泛化性能的一類方法的統稱。在實際的深度學習場景中我們幾乎總是會發現,最好的擬合模型(...
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