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该研究发现,延迟记忆后的泛化现象是由于网络压缩导致的,提出了线性映射数(LMN)来衡量网络复杂度。LMN更能自然地解释为信息/计算,并且在压缩阶段与测试损失呈线性关系。此外,LMN还揭示了XOR网络在两个泛化解之间切换的有趣现象。LMN是作为神经网络版的科尔莫哥洛夫复杂性的一个有希望的候选。

理解为压缩:非线性复杂性视角

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-09T00:00:00Z
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