网络架构与复杂度关系的实证研究
机器学习
2019-11-12 v1 机器学习
摘要
在这份预注册投稿中，我们提出了一项关于网络如何处理数据复杂度变化的实证研究。我们研究了在面对日益增长的数据复杂度时，网络容量对泛化性能的影响。为此，我们在一个图像分类任务中测量泛化误差，其中类别数量稳步增加。我们在该设定下比较了多种不同规模的现代架构。本提案中描述的方法、设置和假设在实验进行前经过了同行评审。
引用
@article{arxiv.1911.04120,
title = {An empirical study of the relation between network architecture and complexity},
author = {Emir Konuk and Kevin Smith},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.04120},
year = {2019}
}
备注
Accepted to ICCV 2019 Preregistration Workshop