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【求助】一个关于神经网络自由度的问题
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求助,如果已经得到了神经网络的模型(第一个图) 现在用该模型得到的训练样本估计值g与真实值y得到样本方差如图所示(第二个图)。 其中,k为隐藏点的个数,整个(d+2)*k+1就是神经网络的参数个数。 想问一下为什么 ‘n - 参数个数’ 就是计算样本方差的自由度啊? 谁能告诉我这个自由度(即分母)是如何确定的? |
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