OpenAI News·· 2019-12-05精选AI 评分74
OpenAI 研究揭示深度学习中的双重下降现象
Deep double descent
AI 导读
OpenAI 研究表明 CNN、ResNet 和 Transformer 架构中普遍存在双重下降现象,模型性能随着模型尺寸、数据量或训练时间的增加,会呈现先提升、后恶化、再重新提升的变化趋势。该效应通常可通过精细的正则化手段来避免。团队指出这一现象虽然普遍存在,但底层机制尚未完全明确,仍是重要的研究方向。
推荐理由
原文展示了模型规模与泛化性能之间非单调变化的规律,为理解深度学习训练机制与正则化调优提供了理论参考。
来源:OpenAI News · openai.com