機器學習-EM算法的收斂證明
上一篇開頭說過1983年，美國數學家吳建福（C.F. Jeff Wu）給出了EM算法在指數族分布以外的收斂性證明。 EM算法的收斂性只要我們能夠證明對數似然函數的值在迭代的過程中是增加的 即可: 證明: 一直我們的EM算法會極大化這個似然函數L, 問題得證. ...
原文：深度學習 | 什么是收斂？
上次開會，被當眾處刑說我的resnet epoch 時不收斂 於是想要深究到底什么是不收斂 理解 打個簡單的比方,訓練網絡,就好比解方程,為了得到這個方程的極值點,訓練的過程就好比是找准一個方向,不斷的朝這個方向靠近,使得方程的值不斷減小,最終達到極值點,而不收斂,就是,不論你怎么跑,方程的解都不減小.即達不到最后的極值點.在loss上就表現為穩定性的比較大.跟迭代不收斂或者系統不穩定差不多，上 ...
2020-08-10 17:19 0 1614 推薦指數：
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