在这篇文章中,谷歌研究人员提供了有关这一现象和当前研究的视觉展示。该团队对超过1000个不同训练参数的小型模型进行了算法任务的训练,展示了「有条件的现象——如果模型大小、权重衰减、数据大小和其他超参数不合适,这种现象会消失。」
什么原因导致泛化的出现?虽然研究人员现在对用单层MLP解决模加法的机制以及它们在训练过程中出现的原因有了深入的了解,但仍然存在许多关于记忆和泛化的有趣的悬而未决的问题。从广义上讲,权重衰减确实会导致多种模型不再记忆训练数据 。其他有助于避免过度拟合的技术包括 dropout、较小的模型,甚至数值不稳定的优化算法 。这些方法以复杂、非线性的方式相互作用,使得很难预先预测最终什么原因和方式会导致泛化。
原文标题:谷歌证实大模型能顿悟,特殊方法能让模型快速泛化,或将打破大模型黑箱
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