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关于深度神经网络分类器的间隔训练与间隔p值笔记

机器学习 2019-12-06 v2 机器学习

作者: George Kesidis , David J. Miller , Zhen Xiang

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摘要

我们为Lipschitz连续DNN分类器提供了一个新的局部类纯度定理。此外，我们讨论了如何对训练样本实现分类间隔。最后，我们描述了如何计算测试样本的间隔p值。

关键词

深度神经网络类纯度定理分类间隔间隔p值 Lipschitz连续性

引用

@article{arxiv.1910.08032,
  title  = {Notes on Margin Training and Margin p-Values for Deep Neural Network Classifiers},
  author = {George Kesidis and David J. Miller and Zhen Xiang},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1910.08032},
  year   = {2019}
}