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Precise and Manageable Gauss-Newton Optimization in Deep Invertible Architectures Reveals Poor Generalization Ability
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内容提要
本研究探讨了二阶优化在深度学习中的泛化问题，首次展示高斯-牛顿更新在深度可逆架构中的应用，发现其在小批量训练下易导致过拟合，影响模型的泛化能力。
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关键要点
- 本研究探讨了二阶优化在深度学习中的泛化问题。
- 首次展示高斯-牛顿更新在深度可逆架构中的应用。
- 研究发现高斯-牛顿更新在小批量训练下易导致过拟合。
- 过拟合现象影响模型的泛化能力，特别是在小批量训练时。
- 训练损失迅速饱和，缺乏有效的特征学习。
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