论文标题:gzip Predicts Data-dependent Scaling Laws 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2405.16684
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线性模型中特征的系数,或深度网络中的边。训练线性模型的目标是确定每个特征的理想权重。如果权重为 0,则相应的特征对模型来说没有任何贡献。
在数学,计算机科学和逻辑学中,收敛指的是不同的变换序列在有限的时间内达到一个结论(变换终止),并且得出的结论是独立于达到它的路径(他们是融合的)。 通俗来说,收敛通常是指在训练期间达到的一种状态,即经过一定次数的迭代之后,训练损失和验证损失在每次迭代中的变化都非常小或根本没有变化。也就是说,如果采用当前数据进行额外的训练将无法改进模型,模型即达到收敛状态。在深度学习中,损失值有时会在最终下降之前的多次迭代中保持不变或几乎保持不变,暂时形成收敛的假象。
(人工)神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型,那时候研究者构想了「感知器(perceptron)」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者(Connectionist)」,因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型,它们都是前馈神经网络:卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),其中 RNN 又包含长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习,但也有一些为无监督学习设计的变体,比如自动编码器和生成对抗网络(GAN)。
在现实世界中,存在着大量这样的情况:两个变量例如X和Y有一些依赖关系。由X可以部分地决定Y的值,但这种决定往往不很确切。常常用来说明这种依赖关系的最简单、直观的例子是体重与身高,用Y表示他的体重。众所周知,一般说来,当X大时,Y也倾向于大,但由X不能严格地决定Y。又如,城市生活用电量Y与气温X有很大的关系。在夏天气温很高或冬天气温很低时,由于室内空调、冰箱等家用电器的使用,可能用电就高,相反,在春秋季节气温不高也不低,用电量就可能少。但我们不能由气温X准确地决定用电量Y。类似的例子还很多,变量之间的这种关系称为“相关关系”,回归模型就是研究相关关系的一个有力工具。