論變形器於情境分類訓練中的收斂性

本研究證明了單層變形器在特定條件下進行高斯混合模型情境分類時，透過梯度下降訓練可以線性收斂至全局最優模型，並量化了訓練和測試提示長度對模型推論誤差的影響。