パラメータ初期化

適切な初期パラメータ値の選択が、解決策の品質に重大な影響を与えることがあります。

期待値最大化(EM)は、尤度関数の全体的な最大値に収束することは保証されませんが、かわりに局所的な最大値に収束する可能性があります。そのため、異なる初期パラメータ値によって、異なるモデル・パラメータおよび異なるモデル品質が導かれることがあります。

モデル検索の過程において、EMモデルは独自に拡大します。新しい成分が追加されると、それらのパラメータは、分布適用が少ない領域に初期化されます。