BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-18T00:00:00Z NeuroCUT: 面向鲁棒图分割的神经方法 💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 该论文提出了一种简单高效的优化神经网络超参数的方法，采用边缘似然作为优化目标，将训练数据和神经网络模型分片并优化每个分区，最后通过子网络的“训练外样本”损失来优化多种不同类型的超参数。该方法特别适用于联邦学习中优化超参数的情况。 🏷️ 标签 子网络 神经网络 联邦学习 超参数优化 边缘似然 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
