- 智能計(jì)算:原理與實(shí)踐
- 郭業(yè)才
- 986字
- 2022-12-14 19:25:37
1.1.5 結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則
推廣性是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)關(guān)鍵性能指標(biāo),在訓(xùn)練樣本數(shù)目有限的情況下,經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化并不能代表實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)最小化。統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論指出,經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則下的學(xué)習(xí)機(jī)器的實(shí)際風(fēng)險(xiǎn),由以下兩部分組成:

式中,Remp(w)是訓(xùn)練樣本的經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn);為置信風(fēng)險(xiǎn)Φ;N為訓(xùn)練樣本數(shù)量;h為函數(shù)集的VC維。當(dāng)0<η<1時(shí),實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)R(w)與經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)Remp(w)以概率1-η滿足式(1.1.7)中的關(guān)系,概率1-η稱為置信水平。
由式(1.1.7)可知,置信風(fēng)險(xiǎn)Φ不但受置信水平1-η的影響,同時(shí)也受函數(shù)集的VC維h和樣本數(shù)N的影響。且隨著N/h的增加,置信風(fēng)險(xiǎn)Φ單調(diào)減小。
經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)與期望風(fēng)險(xiǎn)之間的差距,即置信風(fēng)險(xiǎn)Φ(N/h)反映了根據(jù)經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則得到的學(xué)習(xí)機(jī)器的推廣能力,稱為推廣性的界。式(1.1.7)表明,當(dāng)N/h較小時(shí),置信風(fēng)險(xiǎn)Φ(N/h)較大,此時(shí),利用經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)代替實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)造成的誤差很大,用經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化取得的最優(yōu)解的推廣性也很差。所以,在機(jī)器學(xué)習(xí)過程中,不但要使經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小,還要利用VC維來盡可能地縮小置信風(fēng)險(xiǎn),這樣才能取得較小的實(shí)際風(fēng)險(xiǎn),對未知樣本的推廣性也更好。
為了兼顧VC維和置信風(fēng)險(xiǎn),引進(jìn)了結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則。
結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則是尋找一個(gè)假設(shè)f,使式(1.1.7)右端所示的結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)達(dá)到最小值。
設(shè)N個(gè)訓(xùn)練樣本為(x(1),y(1)),(x(2),y(2)),…,(x(N),y(N)),選擇一系列嵌套的假設(shè)集F1?F2?…?FN,在對應(yīng)的每個(gè)FN中找出一個(gè)假設(shè)f(N)使經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小,這樣可以得到一系列的假設(shè)f(1),f(2),…,f(N)。由于FN的VC維是遞增的,即h(1)<h(2)<…<h(N),所以置信風(fēng)險(xiǎn)Φ也是遞增的,即隨著N的增大而增大。而經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)則隨著N的增 大 而 減 小,即Remp[f(1)]>Remp[f(2)]>…>Remp[f(N)]。因?yàn)榧僭O(shè)集FN是嵌套的,所以結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則就是尋找合適的N0,使置信風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)之和最小,并且得到相應(yīng)的fN0。
結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則的示意圖如圖1.1.3所示。圖中,假設(shè)集S1?S2?S3,其對應(yīng)的VC維h1<h2<h3。該圖很直觀地表明,經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)和置信風(fēng)險(xiǎn)是一對矛盾,S2對應(yīng)于最佳的假設(shè)集子集,經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)和置信風(fēng)險(xiǎn)在此時(shí)之和最小,對應(yīng)的真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)在此時(shí)也達(dá)到最小。

圖1.1.3 結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化示意圖
與經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化相比,結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化很明顯更加合理,通過對經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)和置信風(fēng)險(xiǎn)的折中,得到的結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)更接近實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)。而支持向量機(jī)就是基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則。
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí):基于MATLAB的仿真與實(shí)現(xiàn)
- 生成式AI:人工智能的未來
- 2019年華北五省(市、自治區(qū))大學(xué)生機(jī)器人大賽:人工智能與機(jī)器人創(chuàng)意設(shè)計(jì)賽論文集
- 機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn):基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow(原書第3版)
- 深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn):基于TensorFlow 2和Keras(原書第2版)
- DeepSeek實(shí)戰(zhàn)精粹
- AIGC原理與實(shí)踐:零基礎(chǔ)學(xué)大語言模型、擴(kuò)散模型和多模態(tài)模型
- 中國人工智能創(chuàng)新鏈產(chǎn)業(yè)鏈技術(shù)專利發(fā)展研究
- AI:人工智能的本質(zhì)與未來
- 深度學(xué)習(xí)高手筆記(卷2):經(jīng)典應(yīng)用
- 機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐指南:案例應(yīng)用解析
- MXNet深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)
- 一本書讀懂智能家居核心技術(shù)
- 擴(kuò)散模型從原理到實(shí)戰(zhàn)
- 虛擬人:人類新物種(2021版)