TensorFlow : Tutorials : データ表現 : カーネル法を使用した線形モデルの改良 (翻訳/解説)
sales-info【TensorFlow Tutorials: データ表現: カーネル法】
TensorFlow の線形モデルでカーネル法を利用する方法についてのチュートリアルを翻訳しました。特に乱択化フーリエ特徴 (Random Fourier Features) について詳述されます。
このチュートリアルでは、explicit カーネル法の線形モデルとの結合が (訓練と推論時間を本質的に増やすことなく) 予測品質を劇的に改良することを示します。dual カーネル法とは違い、explicit カーネル法は訓練/推論時間とメモリ要求の観点から訓練データセットのサイズと共に上手くスケールします。
TensorFlow マイナーアップデート時にドキュメントも併せて追加・更新されている場合があり、翻訳も可能な範囲で同期させています。
