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NGN：将神经网络规模作为可微计数来学习
论文提出神经发生网络（NGN），用可学习边界为每组有序结构组件选择激活前缀，使网络规模在训练中直接作为可微计数被优化。该方法在 MLP、卷积、图网络、Transformer、状态空间模型、LoRA 与适配器上验证，部署学习到的前缀通常性能损失很小。
arXiv cs.LG39 天前
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论文提出神经发生网络（NGN），用可学习边界为每组有序结构组件选择激活前缀，使网络规模在训练中直接作为可微计数被优化。该方法在 MLP、卷积、图网络、Transformer、状态空间模型、LoRA 与适配器上验证，部署学习到的前缀通常性能损失很小。