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私の機械学習の教科書は、パーセプトロン アルゴリズムについて説明しているこの質問をしていますが、満足のいく答えを思い付くことができません。
どんなケースがある?
大域的に最適な解を持たない反復学習アルゴリズムと同様に、パーセプトロン アルゴリズムは開始点から局所的に最適な解に収束します。これは通常、初期のデータが後のデータよりも大きな影響を与えることを意味します。
パーセプトロン アルゴリズムのほとんどのアプリケーションでは、ランダムな順序でトレーニング データを複数回適用することにより、このバイアスを排除しようとします。
一部のアプリケーションでは、このバイアスは学習の問題の一部であるため、順序が重要であり、最終結果はランダム化を行わない方が優れています。