最新《大间隔学习》综述论文，清华大学张长水老师等数据派THU关注共 532字，需浏览 2分钟 ·2021-04-19 17:11 来源：专知本文为论文，建议阅读5分钟本文综述了近年来在大间隔训练及其理论基础方面取得的进展。本文综述了近年来在大间隔训练及其理论基础方面取得的进展，主要针对(非线性)深度神经网络(DNNs)，这可能是过去十年来社区中针对大规模数据最著名的机器学习模型。我们概括了从经典研究到最新DNNs分类边界的形成，总结了间隔、网络泛化和鲁棒性之间的理论联系，并全面介绍了近年来在扩大DNNs分类间隔方面所做的努力。由于不同方法的观点存在差异，为了便于比较和讨论，本文将其分组。希望我们的讨论和概述能够启发社区中旨在提高DNNs性能的新研究工作，也为大间隔原则的验证指明方向，为DNNs的某些正则化在实践中发挥良好作用提供理论依据。我们设法缩短了论文，以便更好地强调大间隔学习的关键思想和相关方法。https://www.zhuanzhi.ai/paper/617d18bafec0d3c2310043f9f6822010编辑：文婧 浏览 26点赞 评论 收藏 分享 手机扫一扫分享分享 举报 评论图片表情视频评价全部评论推荐 南大最新综述论文：基于模型的强化学习新智元0颜水成 等 | 《深度长尾学习》综述机器学习与生成对抗网络0最新几何深度学习综述！机器学习实验室03万字详细解析清华大学最新综述工作：大模型高效推理综述深度学习自然语言处理 原创作者：fanmetasy大模型由于其在各种任务中的出色表现而引起了广泛的关注。然而，大模型推理的大量计算和内存需求对其在资源受限场景的部署提出了挑战。业内一直在努力开发旨在提高大模型推理效率的技术。本文对现有的关于高效大模型推理的文献进行了全面的综述总结。首先分析了大模型推（附论文）综述 | 少样本学习目标检测与深度学习0最新大模型论文合集!清华团队推出 MiniCPM：利用可扩展的训练策略挖掘小模型潜力；苹果MM1大模型：30B参数，多模态，在预训练指标上达到SOTA；亚马逊提出大规模视频语言对齐方法VidLA；英伟达参与，高效视频扩散模型CMD发布；谷歌、Stability AI新研究：由文本引导生成纹理3D服装；港大、阿里新研究：「强化学习可解释性」最新2022综述新智元0「强化学习可解释性」最新2022综述极市平台0Transformer最新综述！Jack Cui0浙大宋明黎等最新《深度学习低样本目标检测》综述极市平台0点赞 评论 收藏 分享 手机扫一扫分享分享 举报
