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标签:数据规模定律×
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
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6月12日
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AITOP6月12日 12:57
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6月11日
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AITOP6月11日 15:28
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6月2日
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11:18arXiv cs.LG@Kazuto Fukuchi, Ryuichiro Hataya, Kota Matsui
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该论文提出了复杂度最小化框架,用于理论解释预训练数据规模增大如何降低下游样本复杂度。通过端到端分析,证明该框架能捕捉元学习中的缩放行为,即少样本适应误差率随元训练数据量增加而改善。实验表明,将复杂度正则化融入现有元学习方法能持续提升下游样本效率。
论文元学习预训练复杂度最小化数据规模定律理论分析

推荐理由:这篇论文为预训练数据规模定律提供了首个理论证明,做元学习或预训练研究的学者值得关注,可以直接参考其复杂度正则化方法改进现有模型。
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