改めて、汎化性能と交差検証のはなし - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記 再現性をチェックする実験を後日実施しています。併せてお読みください。 以前こんな記事を書きました。 この辺の話はとっくの昔に常識になっていると思っていたのですが、昨今様々な「モデル」が提唱されて公の場で喧伝されることが増えてきており、その中には明らかにこれらの記事で指摘されている問題に引っかかっているものがあるようなので、注意喚起も兼ねて改めてブログ記事として書いてみようと思います。 追記 (May 08, 2020) 本文中にも記事公開当初の初稿の時点でいくつか但し書きを入れてありますが、この記事で最も強調したかったことは「時系列データに対して多項式フィッティングを行うという本来あり得ないモデリングのやり方であっても、交差検証を行えば短期的な予測性能（汎化性能）を改善することができる」ということです。データセットにランダムウォークを選択したのは、単に極値が2つ以上ある時系列を生成し
大平英樹「予測的符号化・内受容感覚・感情」 - logical cypher scape2
予測コーディング理論を感情もふくめて脳の統一モデルとして考える論文 https://www.jstage.jst.go.jp/article/ems/3/1/3_ES3-0002/_pdf predictive codingに関連したいくつかの疑問 - 蒼龍のタワゴト-評論、哲学、認知科学-で紹介されていた。 予測コーディング理論については、以前神経科学関係の勉強 - logical cypher scapeでちょちょっと概要を眺めた。 この 予測誤差の和は，これもヘルムホルツの熱力学理論 になぞらえて，「自由エネルギー（free energy）」と 呼ばれている（Friston, 2010; Friston, Kilner, & Harrison, 2006）。 生体は，この両 方の手段をダイナミックに用いることにより，全体と して予測誤差を縮小するように振る舞うと想定され， これが脳の
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Reasons Revealed for the Brain’s Elastic Sense of Time
