BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-08-21T00:00:00Z 通过贝叶斯数据选择实现模型训练加速 💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文从贝叶斯角度出发，研究线性模型的训练速度与边缘似然之间的联系。发现训练速度可估计边缘似然，并预测线性模型组合中模型的相对权重。实验证明这种直觉在深层神经网络中也成立，为解释随机梯度下降训练的神经网络偏向良好泛化函数提供新方向。 🏷️ 标签 深层神经网络 线性模型 训练速度 贝叶斯 边缘似然 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
