基于卷积神经网络的图像分类算法综述中关于停止条件的探讨

一、关于停止条件 在开始讲例子前，先回顾第一章所述关于 Monte Carlo 方法基本步骤的内容： 依据概率分布ψ(x)不断生成随机数 x, 并计算 f(x) 由于随机数性质，每次生成的 x 的值都是不确定的，为区分起见，我们可以给生成 的 x 赋予下标。如 xi 表示生成的第 i 个 x。生成了多少个 x，就可以计算出多少个 f(x) 的值 将这些 f(x)的值累加，并求平均值 例如我们共生成了 N 个 x，这个步骤用数学式子表达就是 到达停止条件后退出 常用的停止条件有两种，一种是设定 多生成 N 个 x，数量达到后即退出，另一种 是检测计算结果与真实结果之间的误差，当这一误差小到某个范围之内时退出。