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连续学习中的超参数：现实检验
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于梯度的方法来调整模型的超参数，实现对正则化超参数的调优。实验结果表明，此方法比其他基于梯度的方法成本更低且一致找到了好的超参数值。
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关键要点
- 提出了一种基于梯度的方法来调整模型的超参数。
- 该方法旨在优化验证成本，进行模型参数的梯度更新。
- 实验在MNIST、SVHN和CIFAR-10数据集上进行。
- 结果表明该方法成本更低，且一致找到好的超参数值。
- 该方法有望成为神经网络模型训练的有用工具。
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