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illustrate that for me combined with picture

时间: 2024-06-02 11:10:29 浏览: 56

my example

This is my training example,if need it please download it.

I'm sorry, but as an AI language model, I cannot provide pictures. However, I can try my best to explain and describe things to you through words. Please go ahead and ask your question.

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帮我解释一下这段话：The connection growth algorithm greedily activates useful, but currently ‘dormant,’ connections. We incorporate it in the following learning policy: Policy 1: Add a connection w iff it can quickly reduce the value of loss function L. The DNN seed contains only a small fraction of active connections to propagate gradients. To locate the ‘dormant’ connections that can reduce L effectively, we evaluate ∂L/∂w for all the ‘dormant’ connections w (computed either using the whole training set or a large batch). Policy 1 activates ‘dormant’ connections iff they are the most efficient at reducing L. This can also assist with avoiding local minima and achieving higher accuracy [28]. To illustrate this policy, we plot the connections grown from the input to the first layer of LeNet-300-100 [7] (for the MNIST dataset) in Fig. 3. The image center has a much higher grown density than the margins, consistent with the fact that the MNIST digits are centered. From a neuroscience perspective, our connection growth algorithm coincides with the Hebbian theory: “Neurons that fire together wire together [29]." We define the stimulation magnitude of the mth presynaptic neuron in the (l + 1)th layer and the n th postsynaptic neuron in the l th layer as ∂L/∂ul+1 m and x l n , respectively. The connections activated based on Hebbian theory would have a strong correlation between presynaptic and postsynaptic cells, thus a large value of (∂L/∂ul+1 m )x l n . This is also the magnitude of the gradient of L with respect to w (w is the weight that connects u l+1 m and x l n ): |∂L/∂w| = (∂L/∂ul+1 m )x l n (1) Thus, this is mathematically equivalent to Policy 1.

这段话描述了一种神经网络训练策略，即通过激活当前处于“休眠状态”的连接来提高训练效果。该策略被称为“连接增长算法”，其核心思想是在保证训练误差下降的前提下，尽可能地激活那些能够快速降低误差的“休眠连接...

用中文解释一下：The selection criteria that define the search class C3 reduce the background by introducing a constraint on the signal morphology. In order to illustrate the significance of GW150914 against a background of events with arbitrary shapes, we also show the results of a search that uses the same set of events as the one described above but without this constraint. Specifically, we use only two search classes: the C1 class and the union of C2 and C3 classes (C2 þ C3). In this two-class search the GW150914 event is found in the C2 þ C3 class. The left panel of Fig. 4 shows the C2 þ C3 class results and background. In the background of this class there are four events with ηc ≥ 32.1, yielding a false alarm rate for GW150914 of 1 in 8 400 years. This corresponds to a false alarm probability of 5 × 10−6 equivalent to 4.4σ.

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