研究：训练历史未优于当前状态预测未来学习

Martin Hofmann 与 Patrick Mäder 发表论文，对比小型多层感知机训练历史与当前状态对未来学习的预测能力。在 42 种历史轨迹、4 个检查点上，至多四维的历史状态未能优于校准后的当前状态模型，增益为 -21.4%（90% 区间 [-91.9, 8.1]）。 作者称，研究旨在回答网络训练历史何时比当前状态更能预测其未来学习。就本次实验的条件与结果看，当前状态模型仍是更强的预测基准。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。