这些问题至今仍是研究热点,彩票假设就像一颗种子,在深度学习领域生根发芽。 五、彩票假设的局限性与争议 当然,彩票假设并非完美无缺,它也有一些局限性和争议: 1. 计算开销 虽然彩票假设的目标是找到稀疏网络,但论文里的实验方法(先训练大网络再剪枝)本身还是很耗资源的。如何在不训练大网络的情况下找到“中奖彩票”,...
原始的「彩票假设」论文存在的局限性之一是：该研究仅仅局限于小规模的任务，比如 MNIST 和 CIFAR-10。那为了能够将 LTH 扩展到其它更加复杂的任务上，Frankle 和 Carbin 不得不调整学习率的变化策略。Liu 等人https://arxiv.org/pdf/1810.05270.pdf和Gale 等人（https://arxiv.org/pdf/1902.09574.pdf)）分...
基于这些结果,作者提出了彩票假设:任何密集、随机初始化的包含子网络(中奖彩票)的前馈网络 ,当隔离训练时,可以在相似的迭代次数内达到与原始网络相当的测试精度。并提出了一种算法来识别中奖彩票和一系列支持彩票假设的实验。结果中奖彩票的size仅为MNIST和CIFAR10几种全连接和卷积式前馈架构的10-20%,同时比原始网络...
MIT 的彩票假设背后的思想是，一个大型的神经网络包含一个小的子网络，如果一开始就训练，那么会得到和原始网络相似的准确率。 彩票假设 文章中对彩票假设的正式定义为：一个随机初始化的密集神经网络包含一个初始化的子网络，在单独训练时，最多经过相同的迭代次数，可以达到和原始网络一样的测试准确率。 我们将一...
彩票假设:任何随机初始化的稠密的前馈网络都包含具有如下性质的子网络——在独立进行训练时,初始化后的子网络在至多经过与原始网络相同的迭代次数后,能够达到跟原始网络相近的测试准确率。 那么我们如何才能找到这种「中奖网络」呢?Frankle 和 Carbin 在 2019 的论文中提出了迭代幅值剪枝(IMP,iterative magnitude pruning...
今天给大家介绍德克萨斯大学奥斯汀分校电子与计算机工程系 Atlas 教授团队发表在 ICML2021 的文章“A Unified Lottery Ticket Hypothesis for Graph Neural Networks”。本文将 LTH(彩票假设) 拓展到了图神经网络,实现了有效的图神经网络模型压缩。 摘要 随着图规模的迅速增长和深度图神经网络(GNN)的发展,GNN 的训练和推...
「彩票假设」 首先,我们简要总结 Frankle 和 Carbin 的论文「 The Lottery Ticket Hypothesis:Finding Sparse,Trainable Neural Networks」(https://arxiv.org/abs/1803.03635),论文标题简写为「LT」。在本文中,作者提出了一种生成稀疏的高性能网络的简单方法:在对网络进行训练后,将所有小于某个阈值的权重设置为「0」...
对于彩票部分:50元 对于M公司部分:40625元 对于彩票问题: 1. 李先生购买的50注彩票总成本100元(50注×2元/注)。 2. 根据题目条件,每投注2元平均收回1元,因此每注的期望价值为1元。 3. 50注的期望总价值为50元(50注×1元/注)。 4. 由于投资者持有一个充分分散化的投资组合,无需考虑风险溢价,应以...
有一天，他告诉我，买彩票中了100万。他没辞职，也没四处炫耀。相反，他悄悄买了套房子，给自己和家人一个稳定的生活环境。他跟我讲：“这笔钱，我得好好花，不想一下子就花光，以后的日子还长呢。”这不就是把中彩票看成了生活的一个加分项，而不是转折点。其实，我觉得辞职与否，不是最开始要考虑的...
答案 一共可能产生的号码数目是:10^12,那么买100张中奖率是:100/10^12=10^-10即:10亿分之一的几率中奖(理论上)相关推荐 1一个人买彩票.假设彩票有12位数,每位可填0-9的任意数,所有数可在任意位置,并且可重复(包括0),问:如果这人买了100张彩票,他中奖的几率为多少?反馈 收藏 ...