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最大似然估计的潜变量结构方程模型：一种神经网络方法
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内容提要
本研究提出了可伸缩的边缘似然估计方法，用于选择超参数和网络结构。该方法在标准回归和图像分类数据集上表现优异，建立在拉普拉斯方法和高斯牛顿逼近的黑塞矩阵的基础上。
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关键要点
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本研究提出了可伸缩的边缘似然估计方法。
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该方法用于独立选择超参数和网络结构。
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方法基于拉普拉斯方法和高斯牛顿逼近的黑塞矩阵。
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在标准回归和图像分类数据集上表现优异。
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能够在缺少验证数据时提高一般化性能。
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