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“通常の統計モデリングの常識で言えば、(桁違いの数のパラメタを扱う)モデルは訓練データにオーバーフィット(過適応)してしまい役に立たないのですが、深層学習は何故か汎化性能のよいモデルを作ることができます
nuara のブックマーク 2019/05/01 14:21
高次元科学への誘い:Hiroshi Maruyama's Blog“通常の統計モデリングの常識で言えば、(桁違いの数のパラメタを扱う)モデルは訓練データにオーバーフィット(過適応)してしまい役に立たないのですが、深層学習は何故か汎化性能のよいモデルを作ることができます2019/05/01 14:21
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japan.cnet.com2019/05/01
(注意:長いです。お時間のある時にどうぞ。) 私は「情報技術が私達の社会にどのような影響を与えるか」という問題に興味を持っています。ここでは、最近進歩が著しい深層学習が、科学の営みにどのように影響を...
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“通常の統計モデリングの常識で言えば、(桁違いの数のパラメタを扱う)モデルは訓練データにオーバーフィット(過適応)してしまい役に立たないのですが、深層学習は何故か汎化性能のよいモデルを作ることができます
nuara のブックマーク 2019/05/01 14:21
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高次元科学への誘い:Hiroshi Maruyama's Blog
japan.cnet.com2019/05/01
(注意:長いです。お時間のある時にどうぞ。) 私は「情報技術が私達の社会にどのような影響を与えるか」という問題に興味を持っています。ここでは、最近進歩が著しい深層学習が、科学の営みにどのように影響を...
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