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näkemys - Tiefes Lernen
Boosting Gradient-Based Optimizers durch Gewichtsvorhersage
Die Arbeit stellt einen allgemeinen Trainingsrahmen namens XGrad vor, der Gewichtsvorhersage in gängige gradientenbasierte Optimierer integriert, um deren Konvergenz und Generalisierung beim Training von Tiefenlernmodellen zu verbessern.
Neuronale Netzwerke mit Cluster-basierter Normalisierungsschicht zur Verbesserung der Leistung
Cluster-basierte Normalisierung (CB-Norm) ist ein neuartiger Normalisierungsansatz für neuronale Netzwerke, der die Stabilität des Gradienten, die Beschleunigung des Lernens und die Anpassungsfähigkeit an verschiedene Lernszenarien verbessert.
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