Коли градієнт масштабування продуктивності зменшується, еволюційний ландшафт моделей вирівнюється, що призводить до спекіації в просторі параметрів / гіперпараметрів.
Оптимістично налаштовані щодо центрів RL-середовищ та спеціалізації моделей у спеціалізовану експертизу для досягнення найкращої ефективності витрат/продуктивності.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
23 лайків
Нагородити
23
9
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
CascadingDipBuyer
· 08-31 04:46
Знову настав сезон форків
Переглянути оригіналвідповісти на0
ZenZKPlayer
· 08-30 12:25
Не хвилюйтесь, якщо алхімія не вдалася~
Переглянути оригіналвідповісти на0
DefiEngineerJack
· 08-30 00:07
*с sigh* емпірично неминуче в багатовимірних ландшафтах, якщо чесно
Переглянути оригіналвідповісти на0
CryptoNomics
· 08-28 05:24
*коригує окуляри* захоплююче підтвердження рівноваги Неша в моделі топографії, якщо ми враховуємо стохастичні градієнтні потоки...
Переглянути оригіналвідповісти на0
LiquidationWizard
· 08-28 05:22
Можна, можна, модельна диференціація саме така.
Переглянути оригіналвідповісти на0
BridgeNomad
· 08-28 05:18
хм, здається, це знову червоточина... оптимізація провідна до спеціалізованих векторів атак, чесно кажучи
Переглянути оригіналвідповісти на0
0xInsomnia
· 08-28 05:09
Професійне навчання моделей знову почало розвиватися.
Переглянути оригіналвідповісти на0
BlockchainTalker
· 08-28 05:01
насправді захоплююче, потрібно глибше зануритися в моделі специфікації, чесно кажучи...
Коли градієнт масштабування продуктивності зменшується, еволюційний ландшафт моделей вирівнюється, що призводить до спекіації в просторі параметрів / гіперпараметрів.
Оптимістично налаштовані щодо центрів RL-середовищ та спеціалізації моделей у спеціалізовану експертизу для досягнення найкращої ефективності витрат/продуктивності.