为什么高斯消去产生的残差相对较小

高斯消元是一种线性方程组求解方法，其基本思想是通过初等行变换将系数矩阵化为上三角矩阵或者简化的上三角矩阵，再通过回带法求解未知量。在高斯消元的过程中，每一次消元都会将一个未知量的系数消去，因此每次消元后方程组的解都会越来越简单，从而产生相对较小的残差。当所有的未知量都被消元后，方程组的解可以直接读出，这时的残差为零。

另外，如果线性方程组的系数矩阵是满秩的，也就是说它的行列式不为零，那么高斯消元一定能够得到唯一解。此时，残差的大小与解的精度有关，通常情况下，高斯消元可以得到相对较小的残差和较高的解的精度。

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为什么mobilenetv2要用倒置残差结构

MobileNetV2 是一种轻量级卷积神经网络，用于在移动设备上进行实时图像分类和目标检测。它使用了一种称为倒置残差结构的技术来提高模型的性能。

倒置残差结构的主要思想是通过在瓶颈层中使用逐点卷积来减少计算量，并通过将逐点卷积层前面的 1x1 卷积层称为“倒置残差块”，使网络具有更强的非线性表示能力。

具体而言，倒置残差结构包括两个逐点卷积层和一个 1x1 卷积层。第一个逐点卷积层将输入数据进行降维，第二个逐点卷积层将其进行升维，最后通过一个 1x1 卷积层将其转换为期望的输出维度。这种结构可以使得网络更加深层，并且具有更好的性能。

matlab 高斯 残差平方和

在Matlab中，高斯残差平方和（Gauss Residual Sum of Squares）通常指的是使用高斯分布和最小二乘法来估计模型参数的方法中，计算误差的平方和。这个方法的目标是找到能最小化残差平方和的参数，以获得最优模型拟合。

首先，需要定义一个评价函数，该函数计算模型的预测值与实际观测值之间的差异。常见的评价函数是将预测值减去实际值，然后平方后的和。具体地，假设我们有一个模型，其参数向量为θ，观测到的数据为y，预测的数据为f(θ)，则残差平方和可以用以下公式表示：

RSS = Σ(f(θ) - y)^2

在Matlab中，可以利用函数sum()和power()来实现残差平方和的计算。例如，假设有一个模型拟合数据的问题，数据存储在向量y中，模型的参数存储在向量θ中。则可以使用以下代码计算残差平方和：

residuals = f(θ) - y;
RSS = sum(power(residuals, 2));

其中，f(θ)是一个函数，根据给定的参数θ计算预测值。函数power()用于对向量residuals中的每个元素进行平方运算，函数sum()对平方后的残差进行求和。

通过计算高斯残差平方和，我们可以衡量模型拟合数据的好坏。残差平方和越小，表示模型的拟合效果越好，模型的参数更接近真实值。因此，在使用最小二乘法估计模型参数时，我们常常希望最小化残差平方和，以获得最优的拟合结果。