ほとんどの機械学習モデルとは異なり、最新の深層人工ニューラルネットワークには通常、正則化に寄与する複数のコンポーネントが含まれています。重みの減衰やドロップアウトなどの一部の（明示的な）正則化手法では

arxiv_reader のブックマーク 2020/11/13 12:27

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4694166389413490338/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/1806.03852v5" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/1806.03852v5" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F1806.03852v5" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">明示的な正則化の代わりにデータの拡張</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/bias">bias</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/regularization">regularization</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/augmentation">augmentation</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">ほとんどの機械学習モデルとは異なり、最新の深層人工ニューラルネットワークには通常、正則化に寄与する複数のコンポーネントが含まれています。重みの減衰やドロップアウトなどの一部の（明示的な）正則化手法では</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20201113#bookmark-4694166389413490338"><span class="datetime-body">2020/11/13 12:27</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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