研究人员研究了机器学习中渐进式适应的最优训练时间缩放。他们的研究聚焦于具有平滑变化和共享零损失解的过参数化线性回归任务，发现过短或过长的每任务训练时间均只能取得最小进展。最优的每任务训练时间与任务数量成反比缩放，表明随着适应路径的精细划分，每项任务的训练时间会减少。在MNIST和Yearbook数据集上的实验支持了这些发现。 AI
影响 为优化顺序学习任务的训练策略提供了理论见解。
排序理由 关于机器学习方法学的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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