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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