grokking現象の脆弱性と条件性：12Kパラメータモデルでの新たな洞察
学習後の汎化能力獲得の脆弱性と条件性：12Kパラメータモデルでのマルチシード研究
査読前の可能性がある研究情報
grokking現象が訓練セットカバレッジと出力基数によって制御され、脆弱性を持つことが明らかに
arXiv cs.AI
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条件に一致した記事を、新しい順にまとめています。 3グロッキング現象の謎を解く——学習パラメータのスケーリング法則とは？
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ニューラルネットワークのグロッキング現象を理論的に解明し、学習パラメータのスケーリング法則を導出
速報・AI要約未精査
こんな人に機械学習研究者・ニューラルネットワーク開発者
arXiv cs.AI数体系がモデル性能を左右する？AIの内部メカニズムに新たな光
査読前の可能性がある研究情報
トランスフォーマーモデルがアルゴリズミックタスクを学習する際の内部メカニズムと数体系の影響について解明
速報・AI要約未精査
こんな人に機械学習研究者・AI開発者
arXiv cs.AI