研究人员开发了一种名为Twin的新方法，该方法无需验证集即可调整深度同质分类器的学习率和权重衰减。该方法利用了这些网络的边际最大化动态和经验缩放定律来预测测试损失。Twin在各种图像分类任务中取得了有希望的结果，准确率接近Oracle基线，并且在低数据或数据收集成本高昂的情况下特别有用。 AI
影响 该方法通过消除对验证数据的需求，有可能加速研究和开发，从而简化深度学习模型的训练。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新研究方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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