裴健等发布首篇「深度学习模型复杂性」综述论文 上传者：qq_45867 2021-04-10 13:36:02上传 PDF文件 2.04MB 热度 40次 本文对深度学习中模型复杂性的最新研究进行了系统的综述。深度学习的模型复杂度可分为表达能力和有效模型复杂度。从模型框架、模型规模、优化过程和数据复杂性四个方面回顾了现有的研究成果。我们还讨论了深度学习模型复杂性的应用,包括理解模型泛化能力、模型优化、模型选择和设计。 下载地址 用户评论 更多下载 下载地址 立即下载 用户评论 发表评论
