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Fourier fractal dimension

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  1. RESEARCH · CL_79219 ·

    新方法利用傅里叶分形维度预测神经网络泛化能力

    研究人员开发了一种新方法，无需单独的验证数据即可预测深度神经网络的泛化能力。该方法利用网络权重变化的傅里叶分形维度，在频域分析学习轨迹。所提出的度量与实际泛化差距显示出强相关性，并在 CIFAR-10 和 MNIST 等标准数据集上优于现有方法。该工作还引入了一种基于傅里叶的优化器，以帮助在训练过程中规范化该分形维度。