深度学习：深度模型中的优化

机器学习中的优化算法   一、经验风险最小化网络 机器学习算法的目标是下降目标函数的指望泛化偏差，这个数据被称为风险架构 将机器学习问题转化为一个优化问题的最简单方法是最小化训练集上的指望损失。这意味着用训练集上的经验分布替代真实分布。如今，咱们将最小化经验风险：机器学习 m表示训练样本的数目ide 基于最小化这种平均训练偏差的训练过程被称为经验风险最小化（容易致使过拟合）函数   二、代理损失函

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