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从梯度信噪比来理解深度学习泛化性能为什么这么好 | AI TIME PhD ICLR专题第2期...

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泛化性能问题是深度学习的一个基础理论问题，传统的泛化理论在解释深度学习的泛化性能上遇到困难。本文中提出一个全新的角度来理解深度学习的泛化性能问题。

本次直播，刘锦龙博士将为大家分享：

1. Motivation：深度学习的泛化性能为什么这么好？

2.单步泛化比例和梯度信噪比的定义

3.主要结论：训练过程中梯度信噪比越大，网络泛化性能越好，结论的试验验证

4.深度学习的训练过程中梯度信噪比的不同于浅层模型的行为带来了好的泛化以及该现象的理论解释

 

直播时间：

 

2020年5月26日 19:30-20:30

嘉宾简介：

 

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刘锦龙，博士毕业于北京大学，现于快手Y-Tech担任深度学习研究员，从事计算机视觉的研究与开发。

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