研究对比 MLP 与 Transformer 在噪声 k-parity 特征上的归纳偏置
原文标题：Sometimes less is more: Investigating inductive biases of MLPs and Transformers on noisy k-parity features
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arXiv 论文用可控噪声 k-parity 合成数据集，系统比较 MLP 与 Transformer 的训练动态与归纳偏置。结果显示 Transformer 对噪声特征更鲁棒但难以学习低可用性的复杂特征，MLP 则相反且随数据量稳定提升。研究还发现固定训练预算下增加样本数可能拖慢 Transformer 优化、降低最终精度。
- 问题
- MLP与Transformer在含噪声特征数据上的归纳偏置差异不明。
- 方法
- 用可控噪声k-parity合成数据集，系统对比两种架构的训练动态。
- 结果
- 固定预算下增加样本数可能拖慢Transformer优化并降低最终精度。
- 影响
- 为选型提供依据：特征噪声重选Transformer，复杂低可用特征重选MLP，且数据量并非越多越好。
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