在多層感知机分类器中实现 ICE 估计器
机器学习
2020-07-14 v1 统计计算
摘要
本文描述了在多層感知机模型中实现 ICE 估计器所采用的技术，并回顾了所得模型的性能。ICE 估计器在 Apache Spark 的 MultilayerPerceptronClassifier 中实现，并且在交叉验证中表现优于使用未调整 MLE（交叉熵）损失的原有 MultilayerPerceptronClassifier。所得模型具有相同的运行时性能，并且与原有 MLP 实现具有相似的拟合性能。此外，该方法无需超参数，因此可作为交叉熵优化的多層感知机分类器在关注过拟合的任何场景下的直接替代方案。
引用
@article{arxiv.2007.06157,
title = {Implementing the ICE Estimator in Multilayer Perceptron Classifiers},
author = {Tyler Ward},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.06157},
year = {2020}
}