Khi độ dốc của việc mở rộng hiệu suất phai nhạt, cảnh quan tiến hóa của các mô hình trở nên phẳng, điều này dẫn đến sự phân hóa trong không gian tham số / siêu tham số.
Tích cực về các trung tâm môi trường RL và sự phân hóa của các mô hình thành chuyên môn hóa để đạt hiệu quả chi phí/hiệu suất tốt nhất.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
23 thích
Phần thưởng
23
9
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
CascadingDipBuyer
· 08-31 04:46
Lại đến mùa fork.
Xem bản gốcTrả lời0
ZenZKPlayer
· 08-30 12:25
Đừng hoảng sợ khi luyện đan thất bại~
Xem bản gốcTrả lời0
DefiEngineerJack
· 08-30 00:07
*thở dài* thực sự không thể tránh khỏi trong các bối cảnh có chiều cao lớn, thật lòng mà nói
Xem bản gốcTrả lời0
CryptoNomics
· 08-28 05:24
*điều chỉnh kính* bằng chứng hấp dẫn về cân bằng Nash trong mô hình địa hình nếu chúng ta xem xét các dòng gradient ngẫu nhiên...
Xem bản gốcTrả lời0
LiquidationWizard
· 08-28 05:22
Có thể có thể, mô hình phân hóa là đúng.
Xem bản gốcTrả lời0
BridgeNomad
· 08-28 05:18
hmm cảm giác như wormhole một lần nữa... tối ưu hóa dẫn đến các vector tấn công chuyên biệt thật lòng mà nói
Xem bản gốcTrả lời0
0xInsomnia
· 08-28 05:09
Đào tạo mô hình chuyên nghiệp lại bắt đầu cạnh tranh.
Xem bản gốcTrả lời0
BlockchainTalker
· 08-28 05:01
thật sự hấp dẫn, phải đào sâu hơn vào các mẫu phân loại mô hình thật ra...
Khi độ dốc của việc mở rộng hiệu suất phai nhạt, cảnh quan tiến hóa của các mô hình trở nên phẳng, điều này dẫn đến sự phân hóa trong không gian tham số / siêu tham số.
Tích cực về các trung tâm môi trường RL và sự phân hóa của các mô hình thành chuyên môn hóa để đạt hiệu quả chi phí/hiệu suất tốt nhất.