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통찰 - 무한히 깊고 넓은 ResNet의 학습
무한히 깊고 넓은 ResNet의 학습 이해: 조건부 최적 수송을 이용한 접근
무한히 깊고 임의로 넓은 ResNet의 학습을 이해하기 위해, 조건부 최적 수송 거리를 이용한 gradient flow 접근을 제안한다. 이를 통해 ResNet 학습의 수렴성을 보이며, 이는 기존 연구와 차별화된다.
무한히 깊고 넓은 ResNet의 학습 이해: 조건부 최적 수송을 이용한 접근
무한히 깊고 넓은 ResNet 모델의 학습 과정을 조건부 최적 수송 거리를 이용하여 분석하고, 이를 통해 특정 초기화 조건에서 학습 과정이 전역 최소값으로 수렴함을 보였다.
무한히 깊고 넓은 ResNet의 학습 이해: 조건부 최적 수송을 이용한 접근
무한히 깊고 넓은 ResNet 모델의 학습 과정을 조건부 최적 수송 거리를 이용하여 분석하고, 이를 통해 특정 초기화 조건에서 전역 최적화 해에 수렴함을 보였다.
무한히 깊고 넓은 ResNet의 학습 이해: 조건부 최적 수송을 이용한 접근
무한히 깊고 넓은 ResNet 모델의 학습 과정을 조건부 최적 수송 거리를 이용하여 분석하고, 이를 통해 특정 초기화 조건에서 학습 과정이 전역 최소값으로 수렴함을 보였다.
