BriefGPT - AI 论文速递
·
数值稳定性的边缘：Grokking现象研究
💡
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
本研究探讨了深度学习中的grokking现象，提出了StableMax激活函数和$ot$Grad训练算法，以解决数值不稳定性问题并提升泛化速度，提供了新的见解。
🎯
关键要点
- 本研究探讨了深度学习中的grokking现象。
- 提出了StableMax激活函数以防止Softmax崩溃。
- 提出了$ot$Grad训练算法以加快grokking任务中的泛化速度。
- 研究解决了grokking现象的延迟泛化及其对正则化的依赖性。
- 减轻数值不稳定性可以在无需正则化的情况下实现grokking。
- 为深度学习提供了新的见解。
➡️
