CalcCon发布谱重整化群视角学习论文

CalcCon 发布论文《A Spectral Renormalization-Group View of Learning》，提出神经网络会在训练后的权重中留下可分析的“学习谱记录”，全文共 11 部分。 论文聚焦一个现象：训练良好的层，其权重常呈现接近 α≈2 的幂律尾。作者认为这一谱现象或可用于设计更优的优化器，并在训练中起防止过拟合的作用。 需要说明的是，“可设计更优优化器、防止过拟合”是论文作者提出的可能用途，并非已经验证的效果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。