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自适应类别出现训练：通过渐进目标演变提升神经网络的稳定性和泛化能力
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
深度学习模型的发展速度、数据量和模型规模的增加会导致其展示出解决新问题的突然能力。本文提出了一个基于技能的框架，解析了新能力的出现和丢失的尺度规律。通过与神经网络的比较，发现简单模型能够捕捉到多个新技能的发生现象。
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关键要点
- 深度学习模型的发展速度、数据量和模型规模的增加导致其展示出解决新问题的突然能力，称为发生现象。
- 本文提出了一个基于技能的框架，每项新能力被表示为基函数。
- 通过简单的多线性模型，解析了新能力的出现和丢失的尺度规律，涉及培训时间、数据量、模型规模和最佳计算。
- 与两层神经网络的直接模拟比较，发现简单模型能够捕捉到多个新技能的发生现象。
- 简单模型使用单一拟合参数，能够反映随着训练时间、数据量或模型规模增加而出现的S型发生现象。
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