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使用扰动响应曲线预测深度神经网络的泛化能力
本文提出了一种用于评估神经网络泛化能力的新框架,使用扰动响应曲线和 Gi-score,Pal-score 等新指标来预测泛化差距,并在 PGDL 竞赛中取得更好的预测成绩。此外,该框架和指标还可用于选择与给定扰动不变的最佳网络架构和超参数。
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3 years ago
ICLR
Gi 和 Pal 分数:深度神经网络推广统计
本文提出了 Gi-score 和 Pal-score 两个新的度量标准,用于衡量深度神经网络的泛化能力和不变性,这些度量标准可准确预测一些泛化差距。
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3 years ago
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