研究人员引入了线性逼近类的通用频率原理,这是一个用于理解梯度下降训练的新理论框架。该原理表明,在训练过程中,学习器幅度在高频时会减小,并建立了优先考虑低频的条件。该原理不能保证低频收敛速度更快,但表明高频分量可能需要更长时间才能学习到,这已通过使用勒让德和三角基的数值实验得到验证。 AI
影响 为理解线性逼近类中的梯度下降训练提供了一个理论框架,可能为未来的模型优化技术提供信息。
排序理由 详细介绍机器学习新理论原理的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- alphaXiv
- arXiv
- CatalyzeX Code Finder for Papers
- Connected Papers
- CORE Recommender
- DagsHub
- General Frequency Principle for Linear Approximation Classes
- Gotit.pub
- Hugging Face
- IArxiv Recommender
- Influence Flower
- Legendre
- Litmaps
- ScienceCast
- scite Smart Citations
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →