机器学习-EM算法的收敛证明
上一篇开头说过1983年，美国数学家吴建福（C.F. Jeff Wu）给出了EM算法在指数族分布以外的收敛性证明。 EM算法的收敛性只要我们能够证明对数似然函数的值在迭代的过程中是增加的 即可: 证明: 一直我们的EM算法会极大化这个似然函数L, 问题得证. ...
原文：深度学习 | 什么是收敛？
上次开会，被当众处刑说我的resnet epoch 时不收敛 于是想要深究到底什么是不收敛 理解 打个简单的比方,训练网络,就好比解方程,为了得到这个方程的极值点,训练的过程就好比是找准一个方向,不断的朝这个方向靠近,使得方程的值不断减小,最终达到极值点,而不收敛,就是,不论你怎么跑,方程的解都不减小.即达不到最后的极值点.在loss上就表现为稳定性的比较大.跟迭代不收敛或者系统不稳定差不多，上 ...
2020-08-10 17:19 0 1614 推荐指数：
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