ICLR 2024，用巧妙「传送」技巧，让网络训练更高效！（附源码）

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以下文章来源于微信公众号： 机器之心 编辑：极市平台 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/OzWma_gGXdfaqaA8EISWPg 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系后台作删文处理 导读 训练神经网络需要强大的硬件，同时耗费大量的时间，因此高效的神经网络训练是必须的。本文介绍一种将 传送算法与多种优化算法以及基于优化的元学习相结合的方法，进一步加速神经网络优化潜力。 众多神经网络模型中都会有一个有趣的现象：不同的参数值可以得到相同的损失值。这种现象可以通过参数空间对称性来解释，即某些参数的变换不会影响损失函数的结果。基于这一发现，传送算法（teleportation）被设计出来，它利用这些对称变换来加速寻找最优参数的过程。尽管传送算法在实践中表现出了加速优化的潜力，但其背后的确切机制尚不清楚。 近日，来自加州大学圣地亚哥 ………………………………