本文研究了神经网络中的比例定律，发现其在模型性能预测、开发加速和优化选择方面的重要性。研究表明，交叉熵损失与模型规模、数据集大小及计算量之间存在幂律关系，并提出了优化模型容量分配的建议，同时探讨了训练集偏差对模型性能的影响。