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为何学习率能够传递？调和深度学习的优化与扩展限制
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原文中文，约2100字，阅读约需5分钟。
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内容提要
最新研究发现，神经网络的宽度和深度对于特征学习的极限缩放具有转移学习现象，从而降低了超参数调整的成本。实验证据显示，学习率的转移与网络的宽度和深度基本上是独立的。
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关键要点
- 最新研究表明，神经网络的宽度和深度对于特征学习的极限缩放存在转移学习现象。
- 转移学习现象降低了超参数调整的成本。
- 学习率的转移与网络的宽度和深度基本上是独立的。
- 实验证据显示，在持续训练时间内，训练损失Hessian的最大特征值与网络的宽度和深度无关。
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