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通过研究教师-学生感知器分类模型,得出了三个动力学相图,分别是由温度控制的噪声主导的SGD,由大步长主导的SGD和GD。这些相对应不同的泛化误差区域。分析发现,批次大小B*与训练集大小P呈比例,指数表征了分类问题的难度。

利用连续时间控制和摄动理论解锁最佳批处理大小日程

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-12-04T00:00:00Z

该研究研究了教师-学生感知器分类模型,得出了一个相图,分为三个动力学相,分别对应不同的泛化误差区域。研究发现,批次大小B*与训练集大小P呈比例,其中的指数表征了分类问题的难度。

随机梯度下降的不同制度

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-19T00:00:00Z
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