Почему инициализация параметров может считаться предшествующей по сравнению с параметрами? ANS :- [Santos '96] показывает, что градиентный спуск с ранней остановкой == вывод MAP (который максимизирует вероятность обучающих данных) по гауссовскому априорному (по пространству параметров) со средним значением в точке инициализации. ** Таким образом, обучение MAML == нахождение оценки MAP для ϕ на основе текущего θ и задачи с последующим вычислением потерь на тестовых данных задачи. [Как..

Машинное обучение можно кратко описать как обучение функции (f), которая отображает входные переменные (X), и следующие результаты представлены в выходных переменных (Y). Y = f(x) Машина учится на обучающих данных отображать целевую функцию, но конфигурация функции неизвестна. Различные алгоритмы делают различные выводы или предубеждения относительно структуры функции, поэтому наша задача, как практикующих специалистов по машинному обучению, - протестировать различные алгоритмы..