Dinh等论文质疑平坦极小值泛化假说
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Dinh等论文质疑平坦极小值泛化假说
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AI 综述
Dinh等人的2017年论文《Sharp Minima Can Generalize》指出，神经网络中的尖锐极小值同样可以良好泛化。 这一结论对“只有平坦极小值才能获得更好泛化能力”的流行平坦性假说提出质疑。
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最新进展11月10日 09:09
Dinh 等经典论文指出尖锐极小值也能泛化报道时间线
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11月10日
- AGI HuntDinh 等经典论文指出尖锐极小值也能泛化
Dinh 等人的 2017 年经典论文《Sharp Minima Can Generalize》指出，神经网络中的尖锐极小值同样可以良好泛化。这对流行的“平坦极小值才有更好泛化能力”的平坦性假说提出质疑。
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