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English(EN) Profile-aware diagnostics of discarded parameter-Hessian mass

新方法剖析机器学习模型中的Hessian质量

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种评估机器学习中块对角曲率模型的新方法。该方法测量参数Hessian的块外分数，并分析组内曲率剖面。在CIFAR-100 ResNet-18和ResNet-50模型上的实验表明，尽管初始丢弃分数可能相似，但它们的剖面可能不同。研究还比较了不同的校正候选方案，发现仅块外Hessian作用会增加小批量损失，但组合候选方案可能提供更低的损失。 AI

影响 引入了一种分析模型曲率的新颖方法，有望改善深度学习架构的理解和优化。

排序理由 该集群包含一篇发表在arXiv上的研究论文，详细介绍了一种用于机器学习模型的新诊断方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Maxim Bolshim (ITMO University, Saint Petersburg, Russia), Alexander Kugaevskikh (ITMO University, Saint Petersburg, Russia) ·

    被弃参数-Hessian质量的剖面感知诊断

    arXiv:2611.01335v2 Announce Type: replace Abstract: Evaluating block-diagonal curvature models involves two questions: how much curvature they omit, and what a specific correction changes at a finite step. We measure the squared off-block fraction of the parameter Hessian against…

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