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Programming版 - 有已知规则的情况下怎么做DL
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s********k
2017-01-09 13:39:52
1
现在有个sensor network,有很多的sensor reporting,需要通过这些data学习出一些
pattern,已经有了一些大致的规律可以用,之前我用了这些规则大致建立了一个
kernel,然后做PCA,效果还不错,现在如果想用DL的方法,怎么把已知的规则做到NN
里面去,还是直接丢data让它去学习规则?
g****t
2017-01-09 14:58:02
2
我说一个糊弄事的通用办法。
你可以直接丢数据用DL再做一套。
然后根据两套系统的误差,定权重合并一下。
如果DL数据不够,你可以自己用之前的规则,生成一些假数据。
权重还可梯度学习
s********k
2017-01-09 20:24:12
3
现在问题是在已有的系统商提高精度,这个方法可能不一样行啊

【在 g****t 的大作中提到】
: 我说一个糊弄事的通用办法。
: 你可以直接丢数据用DL再做一套。
: 然后根据两套系统的误差,定权重合并一下。
: 如果DL数据不够,你可以自己用之前的规则,生成一些假数据。
: 权重还可梯度学习

g****t
2017-01-09 23:20:49
4
两路误差序列。想办法动态加权后让它们接近正交。
最后误差的振幅小了。
误差的平均值不一定小。
牺牲了一点精度,你可以吹提高了robustness。

【在 s********k 的大作中提到】
: 现在问题是在已有的系统商提高精度,这个方法可能不一样行啊