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Yiding Song

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  1. TOOL · CL_294674 ·

    模型容量在“领悟”中的作用通过竞争性记忆和泛化速度来解释

    一篇新的研究论文提出了一个信息论框架来解释模型容量如何影响机器学习中的“领悟”（grokking）现象。研究表明，“领悟”现象，即模型在最初记忆训练数据后突然泛化，源于两个不同时间尺度的竞争：记忆速度和泛化速度。研究表明，这些时间尺度取决于模型的参数数量，较大的模型表现出更快的记忆速度。