{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{“日期-部分”：[[2024,5,10]]，“日期-时间”：“2024-05-10T19:03:07Z”，“时间戳”：1715367787993}，“引用-计数”：9，“出版商”：“麻省理工学院出版社-期刊”，“问题”：“1”，“内容-域”：{-“域”：[]，“交叉标记限制”：false}，”short-container-title“：[“神经计算”]，“published-print”：{“date-parts”：[[1993,1]]}，“abstract”：“本文阐述了学习曲线的一个普遍性质，它表明泛化误差、训练误差和潜在随机机器的复杂性是如何相关的，以及随机机器的行为是如何随着训练示例数量的增加而改进的。误差由熵损失来衡量。证明了推广误差收敛于H0<\/jats:sub>，真实机器的条件分布的熵，如H0<\/jats:sub>+m*<\/jats:sup>\/（2t），而训练误差收敛为H0<\/jats:sub>-m*<\/jats:sup>\/（2t），其中t是示例数，m*<\/jats:sup>显示了网络的复杂性。当模型可信时，表示真正的机器在模型中，m*<\/jats:sup>减少到m，即可修改参数的数量。这是一个普遍定律，因为它适用于任何正则机器，而不考虑其在最大似然估计下的结构。贝叶斯和吉布斯学习算法也得到了相似的关系。这些学习曲线显示了学习的准确性、模型的复杂性和训练示例数量之间的关系<\/jats:p>“，”DOI“：”10.1162\/neco.1993.5.1.140“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[[2008,4,4]]，”date-time“：”2008-04-04T19:30:18Z“，”timestamp“：1207337418000}，”page“：卷“：”5“，”author“：[{”given“：”Shun-ichi“，”family“：”Amari“，”sequence“：”first“，”affiliation“：”东京大学数学工程和信息物理系，日本东京113区文京区“}]}，{”given“:”Noboru“，“family”：“Murata”，“sequence”：“additional”，“affiliation:”[{“name”：“日本东京大学数学工程与信息物理系“}]}]，“成员”：“281”，“参考”：[{“key”：“p_1”，“doi-asserted-by”：“publisher”，”doi“：”10.1109\/TAC.1974.1100705“}，{“key”：”p_4“，”doi-assert-by“：”publisher“，”doi:“10.1016\/0893-6080（91）90040-C”}，“key“：”p-6“，”doi-asserted serted-by“：”publisher“，”DOI“：”10.1162\/neco.1992.4.4.605“}，{“key”：“p_7”，“DOI-asserted-by”：“publisher”，“DOI”：“10.1162\/neco.1989.1.1151”}，“key“：”p_11“，”DOI-assert-by“：”publisher“，”DOI“:”10.1209\/0295-5075\/11\/7\/018 sRevA.44.2718“}，{“key”：“p_13”，“DOI-asserted-by”：“publisher”，“DOI”：“10.1109\/5.58339”}key“：”p_17“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”doi“：”10.1214\/aos\/1176350051“}，{“key”：“p_21”，“doi-assert-by”：“publisher”，“doi”：“10.1145\/1968.1972”}]，“container-title”：[“Neural Computation”]，“original-title“：[]，”language“：”en“，”link“：[{”URL“：”https:\\/www.mitpressjournals.org\/doi\/pdf\/10.1162\/neco.1993.5.1.140“，”内容类型“：”未指定“，”content-version“：”vor“，”intended-application“：”similarity-checking“}]，”deposed“：{”date-parts“：[[2021,3,12]]，”date-time“：”2021-03-12T21:31:57Z“，”timestamp“：1615584717000}，”score“：1，”resource“：”{“primary”：{“URL”：“https:\/\/direct.mit.edu\/neco\/article\/5\/140-153\/5695”}，“字幕”：[]，“short”标题“：[]，”已发布“：{“日期部分”：[[1993,1]]}，”references-count“：9，”journal-issue“：{”issue“：“1”，“published-print”：{“date-parts”：[[1993,1]]}}，“alternative-id”：[“10.1162\/neco.1993.5.1.140”]，“URL”：“http://\/dx.doi.org\/10.1162\/neco.1993.5.1.40”，“relation”：{}，”ISSN“：[”0899-7667“，”1530-888X“]，”ISSN-type“：[{”value“：”0899-7667“，”类型“：”打印“}，{”值“：”1530-888X“，”型号“：”电子“}]，”主题“：[]，“已发布”：{“日期部分”：[[1993,1]]}}}