Jun, 2019

学习潜变量模型中过度参数化的益处的实证研究

TL;DR通过合成和半合成实验,我们对无监督学习中的超参数化不同方面进行了实证研究,发现在各种模型(如嘈杂OR网络、稀疏编码、概率上下文自由语法)和训练算法(如变分推断、交替最小化、期望最大化)中,超参数化可以显著增加回收潜在变量的数量。