BriefGPT.xyz
Ask
alpha
关键词
training protocol
搜索结果 - 5
在线学习与信息指数：关于批次大小和时间 / 复杂度权衡的重要性
通过研究在具有各向同性协变量的多指标目标函数上使用一遍随机梯度下降法（SGD）训练两层神经网络的迭代时间和批次大小之间的影响，我们揭示了最佳批次大小对于缩短迭代时间的优化函数，同时不改变总样本复杂性，并通过 “相关损失 SGD” 来克服此基
→
PDF
a month ago
超越已知：对抗自编码器的新颖性检测
通过线性化保持内点分布结构的流形，我们计算新颖性概率，并在网络的训练协议上进行改进，证明我们的方法在学习目标类别方面是有效的，并在几个基准数据集上优于最新的先进方法。
PDF
3 months ago
基于尖峰模式的神经网络
通过提出基于脉冲模式的训练协议，解决了大规模脉冲神经网络更新权重代价高、隐藏计算任务信息、难以理解神经电路机制等问题，引入模式空间降低训练代价并捕捉底层神经流形结构，得到适用于脉冲神经网络的基于模式的学习规则。
PDF
8 months ago
ScopeFlow: 光流的动态场景分层
通过改进训练流程中的采样偏差、优化正则化和数据增强参数，并应用于一个参数较低的体系结构中，使其在 MPI Sintel 和 KITTI 基准测试中的表现均优于同类算法。
PDF
4 years ago
利用卷积在干草堆中寻找针头：探讨结构偏置的优势
该研究通过比较卷积神经网络（CNN）和全连接网络（FCN）在损失景观中的动态性来探讨它们究竟有什么不同。他们引入了一种将 CNN 映射为其等效 FCN（称为 eFCN）的方法，以直接在 FCN 空间中比较 CNN 和 FCN 的培训动态。该
→
PDF
5 years ago
Prev
Next