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深層学習の二重降下|npaka
以下の記事を参考に書いてます。 ・Deep Double Descent 1. 要約 「二重降下現象」は、「CNN」「ResNet... 以下の記事を参考に書いてます。 ・Deep Double Descent 1. 要約 「二重降下現象」は、「CNN」「ResNet」「Transformer」で発生します。パフォーマンスが最初に向上し、次に悪化し、次に「モデルサイズ」「データサイズ」「訓練時間」を増加すると再び向上します。この影響は、「正則化」により回避できることがよくあります。この振る舞いはかなり普遍的であるように見えますが、なぜそれが起こるのかはまだ完全には理解されていません。 2. はじめに「CNN」「ResNet」「Transformer」などの最新の深層学習モデルは、「Early Stopping」または「正則化」を使用しない場合、「二重降下現象」が発生します。モデルが訓練セットに適合できない「臨界状態」で発生します。ニューラルネットワークの「モデルサイズ」を増やすと、テストエラーは最初に減少、増加し、モデルが訓