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목록SGD (2)
JINWOOJUNG
Dropout Reduces Underfitting...(1)
Research Paperhttps://arxiv.org/pdf/2303.01500https://jmlr.org/papers/v15/srivastava14a.htmlhttps://arxiv.org/abs/1512.033850. AbstractDropout은 Neural Network에서 Overfitting을 방지하는 정규화로써 사용되고 있다. 본 논문에서는 Dropout을 초기학습에서 사용함으로써 Underfitting을 완화하는데 사용할 수 있음을 입증한다.미니배치 간의 기울기 방향 분산을 감소전체 데이터셋의 기울기와 미니 배치의 기울기를 정렬초기 학습에서의 Dropout을 통해 SGD의 확률적 특성을 보완하고, 개별 배치가 모델 학습에 미치는 영향을 제한할 수 있다. 이를 기반으로 Dropout을 ..
Value Function Approximation
본 게시글은 인하대학교 유상조 교수님의 Reinforcement Learning Tutorial Seminar 수강 후 정리를 위한 포스팅입니다. 모든 포스팅의 저작관은 유상조 교수님에게 있음을 사전 공지합니다. Before This Episode https://jinwoo-jung.tistory.com/34 Model-based RL 본 게시글은 인하대학교 유상조 교수님의 Reinforcement Learning Tutorial Seminar 수강 후 정리를 위한 포스팅입니다. 모든 포스팅의 저작관은 유상조 교수님에게 있음을 사전 공지합니다. Before This Episode jinwoo-jung.tistory.com 이전까지 배운 RL Method의 방식을 살펴보면 Table Base(Tabular..