BriefGPT - AI 论文速递
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通过网络分割和合并与梦幻元加权模型融合的持续学习
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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
研究发现多模型遗忘现象，即在训练多个具有部分共享参数的深度网络时，之前训练的模型性能会下降。通过引入权重可塑性损失，对共享参数进行正则化学习，证明了在训练两个模型和神经架构搜索中的有效性。添加权重可塑性到神经架构搜索可提高结果。
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关键要点
- 发现多模型遗忘现象，训练多个具有部分共享参数的深度网络时，之前模型性能下降。
- 引入权重可塑性损失，对共享参数进行正则化学习，以克服多模型遗忘问题。
- 证明在训练两个模型和神经架构搜索中的有效性。
- 将权重可塑性添加到神经架构搜索中可提高结果，保存最佳模型。
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