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通过贝叶斯数据选择实现模型训练加速
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文从贝叶斯角度出发，研究线性模型的训练速度与边缘似然之间的联系。发现训练速度可估计边缘似然，并预测线性模型组合中模型的相对权重。实验证明这种直觉在深层神经网络中也成立，为解释随机梯度下降训练的神经网络偏向良好泛化函数提供新方向。
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关键要点
- 从贝叶斯角度研究线性模型的训练速度与边缘似然的联系。
- 模型的训练速度可以用来估计其边缘似然。
- 在一定条件下，训练速度可以预测线性模型组合中模型的相对权重。
- 实验证明这种直觉在深层神经网络中也成立。
- 结果揭示了随机梯度下降训练的神经网络偏向良好泛化函数的新方向。
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