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  • OpenAI發現打破神經網絡黑盒魔咒新思路:梯度噪聲量表

    摘要:更廣泛地說,這些結果表明神經網絡訓練不需要被認為是一種煉丹術,而是可以被量化和系統化。中間的曲線中存在彎曲,漸變噪聲標度預測彎曲發生的位置。 由于復雜的任務往往具有更嘈雜的梯度,因此越來越大的batch計算包,可能在將來變得有用,從而消除了AI系統進一步增長的一個潛在限制。更廣泛地說,這些結果表明神經網絡訓練不需要被認為是一種煉丹術,而是可以被量化和系統化。在過去的幾年里,AI研究人員通過數...

    崔曉明 發布于人工智能
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