小初始化下分类训练现「精度井」
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小初始化下分类训练现「精度井」
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AI 综述
Yaroslav Gusev 等作者提交的论文报告，在分类训练中使用小初始化时存在一种被称为「精度井」的现象：精度在训练早期快速上升，随后下降，很久之后才恢复。该现象在深度线性网络、MNIST 上的全连接 ReLU 网络、CIFAR-10 上的深度卷积网络及合成任务中均被观察到。 论文已提交至 ICLR-2027，全文 124 页、含 11 幅图。
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最新进展10月15日 12:00
小初始化下的「精度井」：分类精度非单调动力学研究报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv：cs.LG小初始化下的「精度井」：分类精度非单调动力学研究
研究揭示小初始化下分类训练存在「精度井」现象：精度早期快速上升后下降，很久之后才恢复，该现象在深度线性网络、MNIST 上的全连接 ReLU 网络、CIFAR-10 上的深度卷积网络及合成任务中均被观察到。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。