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通常、再推定の反復手順は、lambda.bar - lambda がイプシロン値よりも小さい場合に停止します。

このイプシロン値をどのように正確に決定しますか? 論文では一般的なイプシロン記号として書かれているだけで、実際に使用される値はデータによって変わると思います.

たとえば、最初の反復のラムダ値が 5*10^-22 の場合、2 回目の反復は 1.3*10^-15、3 回目は 8.45*10^-15、4 回目は 1.65*10^-14 などです。 .、アルゴリズムがそれ以上の反復を必要としない時期をどのように判断しますか?

さらに、同じアルゴリズムを別のデータセットに適用するとどうなるでしょうか? イプシロンの定義を変更する必要がありますか?

長い質問で申し訳ありません。それにかなり困惑しています... :)

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余裕がある場合は、更新された値 <= 古い値になるまで繰り返すことができます (浮動小数点エラーが原因で < になる可能性があります)。忍耐力またはCPUの予算がなくなるまで、これを使用する傾向があります。

于 2013-05-10T20:12:37.747 に答える
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「アルゴリズムがそれ以上の反復を必要としなくなった時期をどのように判断すればよいでしょうか?」

妥当な時間内に「十分な」結果が得られた場合。;-)

「さらに、同じアルゴリズムを別のデータセットに適用するとどうなるでしょうか?イプシロンの定義を変更する必要がありますか?」

はい、おそらく。

于 2013-05-10T17:47:40.550 に答える