BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-02-05T00:00:00Z

使用库普曼算符的全球超梯度估计

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内容提要

本文介绍了一种基于梯度的方法来调整模型的超参数，以优化模型参数梯度和更新，实现对正则化超参数的调优。实验结果表明，该方法在MNIST、SVHN和CIFAR-10数据集上成本更低且一致找到了好的超参数值，有望成为神经网络模型训练的有用工具。

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标签

MNIST 梯度方法 正则化 神经网络 超参数调优