神经网络课程（下）
第5讲 神经网络的泛化理论 5.1 正则化方法对泛化能力的影响 神经网络设计时使用的正则化方法时[WeRu1991， GiJo1995，Mack1992b]，通常被称为“权衰减法”，该方法的工作机理可 以用先验分布的角度加以解释。（？） Mackay[Mack1992b]首先在神经网络领域引入了贝叶斯分析，在赋予R (w)以先验概率意义后，他发现损失函数的最小化等同于权参数后验概率的最大化。 如果
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