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从数据增强的隐藏作用出发,揭示视觉强化学习可塑性损失的独特机制

Sutton 等研究人员近期在《Nature》上发表的研究《Loss of Plasticity in Deep Continual Learning》揭示了一个重要发现:在持续学习环境中,标准深度学习方法的表现竟不及浅层网络。研究指出,这一现象的主要原因是 "可塑性损失"(Plasticity Loss):深度神经网络在面对非平稳的训练目标持续更新时,会逐渐丧失从新数据中学习的能力。

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3180 点击    2024-09-29 14:39