理解正则化（regularization）（贝叶斯角度还不清楚）

反向传播算法（Backpropagation）和贝叶斯则化算法（Bayesian regularization）是两种不同的机器学习算法，用于训练神经网络模型。它们的主要区如下： 1. 目标： - 反传播算法的目标是通过最小化损失函数来优化神经网络的权重和偏置，以使模型在训练数据上的预测误差最小化。 - 贝叶斯正则化算法的目是在训练数据上最小化损失函数的同时，通过引入先验分布对模型参数进行正则化，以避免过拟合并提高泛化能力。 2. 权重更新方式： - 反向传播算法使用梯度下降方法，根据当前权重和偏置的梯度更新它们的值。 - 贝叶斯正则化算法引入了先验分布，根据贝叶斯定理和后验概率对权重和偏置进行更新。具体来说，它使用最大后验估计（MAP）来估计参数，并在损失函数中加入正则化项。 3. 参数确定： - 反向传播算法中，模型的参数（权重和偏置）是通过反向传播计算得到的梯度进行更新的。 - 贝叶斯正则化算法中，模型的参数是通过先验分布和后验概率计算得到的。 4. 不确定性建模： - 反向传播算法通常不会提供关于模型预测的不确定性信息。 - 贝叶斯正则化算法能够提供关于模型预测的不确定性信息，因为它通过先验分布对参数进行建模，可以计算后验概率分布。 总的来说，反向传播算法主要关注优化模型的权重和偏置，最小化训练数据上的预测误差；而贝叶斯正则化算法除了优化模型参数外，还引入了先验分布对参数进行正则化，提供了不确定性建模的能力。