快速训练，表现更佳：过参数化模型中的模块自适应训练
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过研究超参数模型的细粒度、模块级的学习动态，本文提出了一种更高效、更有成效的训练策略。实证研究表明，模块的学习质量与其模块神经切线核的主特征值密切相关。在此发现的基础上，提出了模块自适应训练策略，通过选择更新具有超过动态阈值的主特征值，优化模型的学习和性能。实验结果显示，该策略几乎可以减少一半的计算成本，并得到了比基准方法更高的准确性。
本文介绍了一种新的方法Customized Polytropon C-Poly，结合了任务共同技能和任务特定技能，通过低秩技术对技能参数进行高度参数化，显著提高了多任务学习场景下的样本效率。
