OpenAI 发现深度学习中的深度双下降现象
Deep double descent
AI 导读OpenAI 报告 double descent 现象普遍存在于 CNN、ResNet 和 transformers 中:随着模型规模、数据量或训练时间增大,性能先改善、再变差、然后再次改善。该效应常可通过仔细的正则化来规避,作者表示其成因尚未被充分理解,并将其列为重要的研究方向。
来源:OpenAI:官网动态 · openai.com
Deep double descent
AI 导读OpenAI 报告 double descent 现象普遍存在于 CNN、ResNet 和 transformers 中:随着模型规模、数据量或训练时间增大,性能先改善、再变差、然后再次改善。该效应常可通过仔细的正则化来规避,作者表示其成因尚未被充分理解,并将其列为重要的研究方向。
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