"各データ毎に違うモデルを利用して学習し、推定時にはあたかも全部の結果の平均を使っていることに対応しているので過学習しない（random forestやbaggingににている）と説明しています。"

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CogLing

kana0355 のブックマーク 2012/11/01 21:01

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/117808774/comment/kana0355" data-user-id="kana0355" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/tech.preferred.jp/ja/blog/deep-learning/" data-original-href="https://tech.preferred.jp/ja/blog/deep-learning/" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Ftech.preferred.jp%2Fja%2Fblog%2Fdeep-learning%2F" data-user-icon="/users/kana0355/profile.png">ニューラルネットの逆襲 - Preferred Networks Research & Development</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/NLP">NLP</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/CogLing">CogLing</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">&quot;各データ毎に違うモデルを利用して学習し、推定時にはあたかも全部の結果の 平均を使っていることに対応しているので過学習しない（random forestやbaggingににている）と説明しています。&quot;</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/kana0355/20121101#bookmark-117808774"><span class="datetime-body">2012/11/01 21:01</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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