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ニューラルネットワークの損失地形

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    記事へのコメント5件

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    dgen
    SDGなら適度によくやってくれると。量子化（というより丸めだろうけど）したら char型とかでいいのか。同じ盆地に押し込めるのは面倒臭そう。

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    misshiki
    全53ページのスライド資料。新刊書籍『深層ニューラルネットワークの高速化』（ちなみに購入済み）をベースにした話とのこと。

    その他
    omega314
    佐藤竜馬。損失地形、平坦解。

    その他
    stealthinu
    感動だった！平坦解から・大きいモデルが学習速い・次元の呪いにかからない・量子化しても性能落ちない・SGDのほうがよくなる・ResNetの利点・相転移・モデルマージ等々の理由が「腑落ち」する説明

    その他
    ryoma_robo
    わかりやすい

    その他

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