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LeCun新作:神經網絡在實踐中的靈活性到底有多大?

AIGC動態1年前 (2024)發布 新智元
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LeCun新作:神經網絡在實踐中的靈活性到底有多大?

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原標題:LeCun新作:神經網絡在實踐中的靈活性到底有多大?
關鍵字:數據,模型,神經網絡,樣本,標簽
文章來源:新智元
內容字數:0字

內容摘要:


新智元報道編輯:alan
【新智元導讀】神經網絡擬合數據的能力受哪些因素影響?CNN一定比Transformer差嗎?ReLU和SGD還有哪些神奇的作用?近日,LeCun參與的一項工作向我們展示了神經網絡在實踐中的靈活性。人工智能在今天百花齊放,大模型靠規模稱王,小模型則憑數據取勝。
當然我們也希望,可以付出更少的資源,并達到相同的效果。
很早之前,谷歌就有相關研究,探索了在固定算力的情況下,如何分配模型參數量和訓練數據量,以達到最好的性能。
近日,LeCun參與的一項工作從另一個角度向我們展示了,神經網絡在實踐中的靈活性到底有多大?
論文地址:https://arxiv.org/pdf/2406.11463
這個靈活性指的是,神經網絡擬合訓練數據(樣本數量)的能力,在實際應用中受到哪些因素的影響。
比如我們第一時間想到的可能就是模型的參數量。
人們普遍認為,神經網絡可以擬合至少與自身參數一樣多的訓練樣本。
這就像是解一個線性方程組,有多少個參數(或者方程)、多少個未知數,從而判斷解的數量。
然而神經網絡實際上要復雜的多,盡管在理論上能夠進行通用函數逼近,但在實踐中,我們訓練的模型容


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作者微信:AI_era
作者簡介:智能+中國主平臺,致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展,關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響,領航中國新智能時代。

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