★ 2
Delta 学习的目标设计机制研究
论文指出在科学机器学习中，残差尺度本身不足以衡量可学习性；复杂局部描述符基线虽产生小残差，但在架构代理空间中更粗糙、更难学习。作者提出尺度归一化图 Dirichlet 粗糙度作为预训练诊断指标，并确立基线互补性作为目标设计的核心原则。
arXiv cs.LG38 天前
共 1 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
论文指出在科学机器学习中，残差尺度本身不足以衡量可学习性；复杂局部描述符基线虽产生小残差，但在架构代理空间中更粗糙、更难学习。作者提出尺度归一化图 Dirichlet 粗糙度作为预训练诊断指标，并确立基线互补性作为目标设计的核心原则。