The computational complexity of mod

The computational complexity of model training scales with O(N ℓ3 + nℓ2), where N ≥ 1 denotes the number of iterations spent on hyper-parameters optimization by a gradient-based algorithm [Emmerich et al., 2006b]. Each prediction of fˆ scales with O(ℓ2 ) in time and computation of σ scales with O(ℓ). Therefore, if ℓ is chosen very conservatively to be linear in n, then the computational complexity scales at least with O(n3).

Kết quả (Việt) 1:

Độ phức tạp tính toán của mô hình đào tạo vảy với O (N ℓ3 + nℓ2), nơi N ≥ 1 biểu số lặp đi lặp lại chi siêu thông số tối ưu hóa bằng một thuật toán dựa trên độ dốc [Emmerich và ctv., 2006b]. Mỗi dự đoán của fˆ quy mô với O (ℓ2) trong thời gian và tính toán của σ vảy với O(ℓ). Vì vậy, nếu ℓ lựa chọn rất conservatively là tuyến tính trong n, sau đó tính toán phức tạp quy mô ít với O(n3).

Kết quả (Việt) 2:

Sự phức tạp tính toán của mô hình đào tạo quy mô với O (N ℓ3 + nℓ2), trong đó N ≥ 1 là số lần lặp lại chi cho siêu thông số tối ưu hóa bằng một thuật toán dựa trên gradient [Emmerich et al., 2006b]. Mỗi dự đoán của mô f với O (ℓ2) trong thời gian và tính toán cân σ với O (ℓ). Do đó, nếu ℓ được lựa chọn rất thận trọng để được tuyến tính trong n, sau đó phức tạp tính toán quy mô ít nhất là với O (n3).