May, 2021
可微分排序网络用于可扩展的排序和排名监督
Differentiable Sorting Networks for Scalable Sorting and Ranking
Supervision
TL;DR该研究提出可微分的排序网络来训练神经网络，能够在排序约束条件下进行端到端的训练，此方法能够在不需要绝对数值监督的情况下，实现对神经网络的训练和优化，并探究多层神经网络训练时可能产生的梯度消失和模糊化等问题，证明了拟制的依次比较和比特位排序网络在大规模数据集上的优越表现。