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näkemys - 신경망 스케일링 법칙
컴퓨팅 최적화 신경망 스케일링 법칙의 4+3 단계: 데이터 복잡도, 목표 복잡도, 모델 매개변수 수의 상호 작용 분석
무제한 데이터 학습 환경에서 주어진 컴퓨팅 예산 내에서 손실을 최소화하는 최적의 모델 크기와 이에 영향을 미치는 요인을 분석합니다.
멱 법칙 데이터 스펙트럼을 가진 2계층 네트워크에서 신경망 스케일링 법칙 분석
데이터 공분산 행렬의 멱 법칙 스펙트럼이 다양한 학습 체계에서 신경망 스케일링 법칙에 미치는 영향을 분석하고, 특히 일반화 오류의 멱 법칙 스케일링 현상을 이론적으로 설명합니다.
신경망 스케일링 법칙 개선을 위한 특징 학습
신경망 모델의 크기, 학습 시간, 데이터 양에 따른 성능 향상은 일반적으로 잘 정의된 멱함수 관계로 나타낼 수 있다. 이 연구에서는 이러한 신경망 스케일링 법칙을 이해하고 개선하기 위한 이론적 모델을 제안한다. 특히 과제의 난이도에 따라 특징 학습이 스케일링 법칙 지수를 향상시킬 수 있음을 보여준다.
실제 성능 향상을 위한 신경망 스케일링 법칙의 동적 모델
신경망 성능이 학습 시간, 데이터셋 크기, 모델 크기에 따라 예측 가능하게 향상되는 현상인 신경망 스케일링 법칙을 설명하는 동적 모델을 제시한다.
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