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WideResNet-28-10
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正则化 JEM 模型显示 PC 和 SGLD 采样器之间性能无差异
研究人员调查了预测-校正器 (PC) 和随机梯度 Langevin 动力学 (SGLD) 这两种采样方法应用于 CIFAR-10 数据集上的正则化联合能量模型 (JEM) 时的性能。该研究旨在确定 PC 采样器是否能在统一分类和生成任务方面复制 SGLD 的理论优势。研究结果表明，在测试准确率和分布外检测方面，两种方法的性能几乎相同，PC 相对于 SGLD 并没有明显优势。研究还确定了两种失效模式：后期训练发散和分布外判别中的运行依赖动力学。
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新技术缓解模拟AI硬件中的保持损耗
研究人员开发了抵消模拟内存计算硬件中保持损耗引起的精度下降的方法。通过结合电路级补偿技术和算法重新校准（特别是批量归一化），可以缓解数据随时间衰减的影响。在65 nm CMOS阵列上使用VGG-10和WideResNet-28-10等神经网络模型进行的实验表明，这些组合技术即使在60天后也能将推理精度恢复到接近基线的2-4%。