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实体 Israel Mason-Williams

Israel Mason-Williams

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  1. TOOL · CL_300898 ·

    新研究质疑平坦极小值是否是泛化的通用代理

    一篇新论文挑战了长期以来认为深度神经网络中的平坦极小值普遍能带来更好泛化的信念。研究人员认为，平坦性是依赖于函数的属性，而尖锐性有时可以表明理想的归纳偏置，与改进的泛化、校准、鲁棒性和函数一致性相关。该研究在各种任务中进行了广泛的实证测试，包括合成分类和大规模图像分类，这表明需要重新评估极小值几何在模型性能中的作用。