))
Deep Double Descent
ซีรีส์ที่ถูกเก็บถาวร ("ฟีดที่ไม่ได้ใช้งาน" status)
When?
This feed was archived on February 21, 2025 21:08 (
Why? ฟีดที่ไม่ได้ใช้งาน status. เซิร์ฟเวอร์ของเราไม่สามารถดึงฟีดพอดคาสท์ที่ใช้งานได้สักระยะหนึ่ง
What now? You might be able to find a more up-to-date version using the search function. This series will no longer be checked for updates. If you believe this to be in error, please check if the publisher's feed link below is valid and contact support to request the feed be restored or if you have any other concerns about this.
Manage episode 424087967 series 3498845
เนื้อหาจัดทำโดย BlueDot Impact เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก BlueDot Impact หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal
We show that the double descent phenomenon occurs in CNNs, ResNets, and transformers: performance first improves, then gets worse, and then improves again with increasing model size, data size, or training time. This effect is often avoided through careful regularization. While this behavior appears to be fairly universal, we don’t yet fully understand why it happens, and view further study of this phenomenon as an important research direction.
Source:
https://openai.com/research/deep-double-descent
Narrated for AI Safety Fundamentals by Perrin Walker of TYPE III AUDIO.
---
A podcast by BlueDot Impact.
Learn more on the AI Safety Fundamentals website.
บท
1. Deep Double Descent (00:00:00)
2. Model-wise double descent (00:02:28)
3. Sample-wise non-monotonicity (00:04:39)
4. Epoch-wise double descent (00:06:14)
85 ตอน
แบ่งปัน
