卷积深度核机器
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。深度核机器（DKMs）是一种最近引入的核方法，具有包括深度神经网络和深高斯过程在内的其他深度模型的灵活性。本文介绍了卷积 DKMs 以及一种高效的跨域引导点逼近方案，并且开发和实验评估了多种模型变体，包括针对卷积 DKMs 设计的 9 种不同类型的规范化方法、两种似然函数和两种不同类型的顶层。尽管训练时间只需要大约 28 个 GPU 小时，比完整的 NNGP/NTK/Myrtle 核函数快...
本文介绍了一种新的深度核机器（DKMs）方法，包括卷积DKMs和跨域引导点逼近方案。作者开发和实验评估了多种模型变体，结果模型在MNIST、CIFAR-10和CIFAR-100上达到了高准确率。
