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深度学习中的隐式偏差——上海交大许志钦
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为什么看起来如此复杂的神经网络模型通常具有良好的泛化能力?为了理解这个问题,我们发现了深度学习训练中的两个简单偏置。第一个是频率原则frequency principle,即神经网络从低频到高频学习。第二个是参数凝聚parameter condensation,这使得大网络中有效神经元的数量远少于实际神经元的数量。这些隐含的偏置都反映了一个特征,即神经网络倾向于在训练过程中使用简单的函数来拟合数据,从而实现更好的泛化。
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