过拟合的终结者：深度学习中的正则化技术，如何成为模型泛化能力的超级英雄
深度学习模型的强大能力往往伴随着过拟合的风险，特别是在训练数据有限的情况下。正则化技术是一类重要的方法，旨在减少过拟合，提升模型的泛化能力。这些技术通过在训练过程中引入额外的约束或惩罚项，使模型更加健壮，能够更好地适应未知数据。 正则化技术中最常见的包括L1和L2正则化。L2正则化，也称为权重衰减，...
学习=拟合？深度学习和经典统计学是一回事？哈佛理论计算机科学家细数二者差异（2）
在自监督学习中有些重要属性：学习一项技能而不是去近似一个函数：自监督学习不是逼近函数，而是学习可用于各种下游任务的表示(这是自然语言处理的主导范式)。通过线性探测、微调或激励获得下游任务是次要的。多多益善：在自监督学习中，表示质量随着数据量的增加而提高，不会因为混合了几个来源的数据而变糟。事实上，数据越多样化越好。Google PaLM 模型的数据集。解锁新能力：随着资源（数据、计算、模型大小）....
学习=拟合？深度学习和经典统计学是一回事？哈佛理论计算机科学家细数二者差异（1）
度学习和简单的统计学是一回事吗？很多人可能都有这个疑问，毕竟二者连术语都有很多相似的地方。在这篇文章中，理论计算机科学家、哈佛大学知名教授 Boaz Barak 详细比较了深度学习与经典统计学的差异，认为“如果纯粹从统计学角度认识深度学习，就会忽略其成功的关键因素”。图源：https://twitter.com/YiMaTweets/status/1553913464183091200深度学习（....
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