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实体 Phase Transition from Random Features to Fully Trainable Networks

Phase Transition from Random Features to Fully Trainable Networks

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  1. TOOL · CL_317510 ·

    在神经网络训练动力学中观察到相变

    研究人员在部分可训练神经网络的近似界限和训练误差中识别出一种相变模式。这些网络结合了固定的随机特征和可适应的表示,显示出准确率的快速初始提升,随后收益递减。该研究为两层网络建立了理论近似率,并通过数值实验验证了这些假设,证明了少量可训练神经元可以捕获大部分准确率提升。