背景:只專注于單個模型可能會忽略一些相關(guān)任務(wù)中可能提升目標(biāo)任務(wù)的潛在信息,通過進行一定程度的共享不同任務(wù)之間的參數(shù)壶熏,可能會使原任務(wù)泛化更好矗愧。廣義的講,只要loss有多個就算M...
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IP屬地:浙江
背景:只專注于單個模型可能會忽略一些相關(guān)任務(wù)中可能提升目標(biāo)任務(wù)的潛在信息,通過進行一定程度的共享不同任務(wù)之間的參數(shù)壶熏,可能會使原任務(wù)泛化更好矗愧。廣義的講,只要loss有多個就算M...
摘要:本文是理解adaboost算法與xgboost算法的前奏篇,主要介紹集成學(xué)習(xí)(Ensemble learning)的含義,在模型選擇、訓(xùn)練數(shù)據(jù)過多或過少洛巢、數(shù)據(jù)融合及置信...