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实体 Rademacher-Haar wavelet series

Rademacher-Haar wavelet series

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  1. TOOL · CL_93665 ·

    新理论表明共享表示可提高深度学习效率

    研究人员开发了一个理论框架,证明了在多任务深度学习中共享表示的好处,尤其是在正交约束下。他们的工作为单独和联合逼近类的描述长度设定了下界和上界。通过使用 Rademacher-Haar 小波级数和 Sawtooth-Walsh 读出构建一个正交函数类,他们表明当任务共享一个潜在的硬特征时,联合逼近所需的比特数更少,为组合式多输出架构提供了理论支持。