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...

AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入!

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:

 

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..._第1张图片

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。

划重点

直播通道:

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..._第2张图片

哔哩哔哩直播通道

扫码点击链接

关注AITIME哔哩哔哩官方账号

观看直播

链接:https://live.bilibili.com/21813994

直播结束后我们会邀请讲者在微信群中与大家答疑交流,请添加“AI TIME小助手(微信号:AITIME_HY)”,回复“ICLR”,将拉您进“AI TIME PhD ICLR交流群”!

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..._第3张图片

AI TIME微信小助手

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..._第4张图片

联合支持:中国工程院知领直播、学堂在线、CSDN

公益合作:智谱·AI、学术头条、biendata、大数据文摘、数据派、AI科技评论、 Ever链动

清华情怀·AITIME基地

1911主题餐厅

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..._第5张图片

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..._第6张图片

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..._第7张图片

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..._第8张图片

待疫情结束,AI TIME期待与您线下相聚!

AI Time欢迎AI领域学者投稿,期待大家剖析学科历史发展和前沿技术。针对热门话题,我们将邀请专家一起论道。同时,我们也长期招募优质的撰稿人,顶级的平台需要顶级的你,请将简历等信息发至[email protected]

微信联系:AITIME_HY

 

 

AI Time是清华大学计算机系一群关注人工智能发展,并有思想情怀的青年学者们创办的圈子,旨在发扬科学思辨精神,邀请各界人士对人工智能理论、算法、场景、应用的本质问题进行探索,加强思想碰撞,打造一个知识分享的聚集地。

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..._第9张图片

更多资讯请扫码关注

你可能感兴趣的:(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...)