핵심 개념
스태킹은 Nesterov의 가속 그래디언트 강하를 구현하는 효과적인 초기화 전략이다.
초록
스태킹은 딥 뉴럴 네트워크의 효율성을 향상시키는 휴리스틱 기법이다.
초기화 전략으로 스태킹은 이전 레이어의 매개변수를 복사하여 새로운 레이어를 초기화한다.
스태킹은 그래디언트 강하 방법의 가속화를 제공하며, 이를 통해 학습 속도를 높일 수 있다.
스태킹은 부스팅과 유사한 휴리스틱을 제공하며, 이를 통해 딥 트랜스포머 모델의 학습을 가속화한다.
통계
스태킹은 Nesterov의 가속 그래디언트 강하를 구현한다.
초기화 전략으로 스태킹은 이전 레이어의 매개변수를 복사하여 새로운 레이어를 초기화한다.
인용구
"스태킹은 Nesterov의 가속 그래디언트 강하를 구현하는 효과적인 초기화 전략이다." - 저자