一文浅谈深度学习泛化能力
一、DNN泛化能力的问题论文主要探讨的是， 为什么过参数的神经网络模型还能有不错的泛化性？即并不是简单记忆训练集，而是从训练集中总结出一个通用的规律，从而可以适配于测试集（泛化能力）。以经典的决策树模型为例， 当树模型学习数据集的通用规律时：一种好的情况，假如树第一个分裂...
从傅里叶分析角度解读深度学习的泛化能力
深度学习成功地应用在很多领域，但对它的理论理解却非常缺乏。这两年，很多理论学家把关注点放在一个关于深度学习与传统学习理论的悖论上。在传统学习理论中，模型的参数越多，模型一般会更好地拟合训练数据，但模型的泛化能力（拟合测试数据集的能力）会变差。在深度学习中，参数的数目比训练数据集要大得多，但深度网络（...
独家 | 如何解决深度学习泛化理论
我们可以从最新的关于深度学习“炼金术”的悖论研究中了解一二。 动机 深度学习目前正被用于方方面面。但是，人们经常批评它缺乏一个基础理论，能够完全解释其为什么能如此神奇。最近，神经信息处理系统大会(NIPS)的时间测试奖(Test-of-Time)得主将深度学习比作“炼金术”。 尽管解释深度学习泛化理...
Keras作者Chollet谈深度学习的未来：自动调参，极端泛化
本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） Francois Chollet是深度学习框架Keras库的作者和谷歌人工智能研究员。近期，他在博客上连发两文，分别讨论了深度学习的理论局限和未来发展方向。 量子位昨天推送了第一篇《Keras作者、谷歌研究员Chollet：深度学习的理论局限》。 本文为第二...
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