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本研究提出了一种自适应不精确方法,解决双层学习框架中线性算子学习的损失函数和梯度计算不精确的问题。通过推导后验误差界,为容忍度和步长策略的选择提供指导,并展示了其在训练凸神经网络中的潜在影响。

一种自适应的不精确双层学习方法:基于原始-对偶风格的微分

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-12-09T00:00:00Z
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