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Information Allocation Dynamics

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  1. TOOL · CL_133200 ·

    新框架通过信息分配动力学分析神经网络优化器偏差

    本文从新的视角探讨了神经网络优化器的功能，超越了最终解决方案的几何学，转而考察训练过程中的动力学。它提出了一个“信息分配动力学”框架，将优化器偏差视为训练信号在类权重和类偏置参数路径之间的相对分布。这种分配可以通过连续的“预条件指数p”来控制，影响权重和偏置校正如何保留残差信号的不同方面，从而影响参数轨迹和泛化能力。