发表服务
2021多篇顶会论文看OOD泛化新理论，新方法，新讨论.yearn.学术农工.298人赞同了该文章.Arxiv2021:TowardsaTheoreticalFrameworkofOut-of-DistributionGeneralization.ICML2021Oral：CanSubnetworkStructurebetheKeytoOut-of-DistributionGeneralization?ICML2021Oral：DomainGeneralizationusingCausal...
从2021年多篇顶会论文看OOD泛化新理论、新方法和新讨论2021-07-1021:42来源:科技游乐园©PaperWeekly原创·作者|张一帆学校|华南理工大学本科生研究方向|CV，CausalityarXiv2021论文标题：TowardsaTheoreticalFrameworkofOut-of...
我觉得这篇论文写得很有意思，推荐阅读。该论文获得了ICLR2017最佳论文奖，恭喜作者。但在2017年春季关于理论机器学习的SimonsInstitute课程上，泛化理论专家表达了对这篇论文的不满，尤其是其标题。
但在2017年春季关于理论机器学习的SimonsInstitute课程上，泛化理论专家表达了对这篇论文的不满，尤其是其标题。他们认为相似的问题已经在更简单的模型上得到过广泛的研究了，比如kernelSVM（核支持向量机）（老实说，这篇论文里也明确提到过）。
以下文章来源于AI科技评论，作者蒋宝尚2020年7月9日，在世界人工智能大会上，陶大程教授（澳大利亚科学院院士）在科学前沿全体会议上和观众连线，并做了《预见·可信AI》的报告。在报告中，陶教授回顾了深度学习…
作者：DmytriiS.翻译：陈之炎校对：卢苗苗本文共2360字，建议阅读5分钟。本文与大家讨论深度学习泛化理论中的一些经验并试图对它做出解释。我们可以从最新的关于深度学习“炼金术”的悖论研究中了解一二。动机深度学习目前正被用于方方面面。
但偏理论的论文会要求很多领域知识，尤其是坚实的数学基础。文章后面会具体介绍几项代表性研究，但现在，我们还是先看看整体都是什么样的。深度学习的理论基础DL的理论基础其实还是比较窄的领域，表征、最优化和泛化三大问题也是最重要与基础的
本论文解释了为什么深度学习在面临容量过大、算法不稳定、非鲁棒和尖点等问题时仍能实现较好的泛化。基于理论的探索，该论文提出了一系列新的正则化方法。实验证明，即使其中最简单的方法也可以将基础模型在MNIST和CIFAR-10上的表现提升到业内
我觉得这篇论文写得很有意思，推荐阅读。该论文获得了ICLR2017较佳论文奖，恭喜作者。但在2017年春季关于理论机器学习的SimonsInstitute课程上，泛化理论专家表达了对这篇论文的不满，尤其是其标…
泛化理论泛化理论的目的是解释和证明为什么和如何提高训练集的准确率。这两个准确率之间的差异称为“泛化误差”或“泛化间隙”。...接下来我们将讨论它的泛化属性。在最近的一篇论文《随机梯度下降的数据相关稳定性》中，作者证明...
2021多篇顶会论文看OOD泛化新理论，新方法，新讨论.yearn.学术农工.298人赞同了该文章.Arxiv2021:TowardsaTheoreticalFrameworkofOut-of-DistributionGeneralization.ICML2021Oral：CanSubnetworkStructurebetheKeytoOut-of-DistributionGeneralization?ICML2021Oral：DomainGeneralizationusingCausal...
从2021年多篇顶会论文看OOD泛化新理论、新方法和新讨论2021-07-1021:42来源:科技游乐园©PaperWeekly原创·作者|张一帆学校|华南理工大学本科生研究方向|CV，CausalityarXiv2021论文标题：TowardsaTheoreticalFrameworkofOut-of...
我觉得这篇论文写得很有意思，推荐阅读。该论文获得了ICLR2017最佳论文奖，恭喜作者。但在2017年春季关于理论机器学习的SimonsInstitute课程上，泛化理论专家表达了对这篇论文的不满，尤其是其标题。
但在2017年春季关于理论机器学习的SimonsInstitute课程上，泛化理论专家表达了对这篇论文的不满，尤其是其标题。他们认为相似的问题已经在更简单的模型上得到过广泛的研究了，比如kernelSVM（核支持向量机）（老实说，这篇论文里也明确提到过）。
以下文章来源于AI科技评论，作者蒋宝尚2020年7月9日，在世界人工智能大会上，陶大程教授（澳大利亚科学院院士）在科学前沿全体会议上和观众连线，并做了《预见·可信AI》的报告。在报告中，陶教授回顾了深度学习…
作者：DmytriiS.翻译：陈之炎校对：卢苗苗本文共2360字，建议阅读5分钟。本文与大家讨论深度学习泛化理论中的一些经验并试图对它做出解释。我们可以从最新的关于深度学习“炼金术”的悖论研究中了解一二。动机深度学习目前正被用于方方面面。
但偏理论的论文会要求很多领域知识，尤其是坚实的数学基础。文章后面会具体介绍几项代表性研究，但现在，我们还是先看看整体都是什么样的。深度学习的理论基础DL的理论基础其实还是比较窄的领域，表征、最优化和泛化三大问题也是最重要与基础的
本论文解释了为什么深度学习在面临容量过大、算法不稳定、非鲁棒和尖点等问题时仍能实现较好的泛化。基于理论的探索，该论文提出了一系列新的正则化方法。实验证明，即使其中最简单的方法也可以将基础模型在MNIST和CIFAR-10上的表现提升到业内
我觉得这篇论文写得很有意思，推荐阅读。该论文获得了ICLR2017较佳论文奖，恭喜作者。但在2017年春季关于理论机器学习的SimonsInstitute课程上，泛化理论专家表达了对这篇论文的不满，尤其是其标…
泛化理论泛化理论的目的是解释和证明为什么和如何提高训练集的准确率。这两个准确率之间的差异称为“泛化误差”或“泛化间隙”。...接下来我们将讨论它的泛化属性。在最近的一篇论文《随机梯度下降的数据相关稳定性》中，作者证明...
发表服务