Apple Machine Learning Research
·
非布尔函数在未见域泛化中的最小度偏差研究
💡
原文英文，约300词，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
本文研究了随机特征模型和Transformer的域外泛化能力。研究发现，对于小特征规模下的RF模型，在未见域泛化设置中，收敛到布尔情况下的最小度插值器。稀疏目标规模与小特征规模有关，对于q元数据标记的稀疏规模，如果数据嵌入了单位根，则RF模型学习到最小度插值器，否则可能不会。布尔情况和单位根泛化是学习过程中最小度插值器的特殊情况。整数和实数情况仍需进一步研究。
🎯
关键要点
- 本文研究随机特征模型和Transformer的域外泛化能力。
- 在未见域泛化设置中，小特征规模下的RF模型收敛到布尔情况下的最小度插值器。
- 稀疏目标规模与小特征规模有关，但具有不同的正则化项。
- 对于q元数据标记的稀疏规模，如果数据嵌入了单位根，则RF模型学习到最小度插值器；否则可能不会。
- 布尔情况和单位根泛化是学习过程中最小度插值器的特殊情况。
- 整数和实数情况仍需进一步研究。
➡️
