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本文揭示了L2正则化在深度神经网络训练中诱导的低秩偏差，并创新性-20250303052728

爱可可-爱生活  · 微博  · AI  · 2025-03-03 05:27
    

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2025-03-03 05:27 本条微博链接 本文揭示了L2正则化在深度神经网络训练中诱导的低秩偏差，并创新性地提出通过权重求和合并在正交数据集上训练的模型，实现了高效的多任务学习，这一反直觉的方法和低秩偏差的理论分析，为深度学习模型的优化和组合提供了新的视角。 [LG]《Low-rank bias, weight decay, and model mergin ………………………………

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