小さいモデルで探索したハイパーパラメータをそのまま大きなモデルに転用できるという手法。そのための条件を数学的に決めれると。すごい頭の良さ。

deeplearning

stealthinu のブックマーク 2024/04/08 20:12

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4749822299592904288/comment/stealthinu" data-user-id="stealthinu" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/note.com/tatsuyashirakawa/n/n9f5b57ce1aa6" data-original-href="https://note.com/tatsuyashirakawa/n/n9f5b57ce1aa6" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fnote.com%2Ftatsuyashirakawa%2Fn%2Fn9f5b57ce1aa6" data-user-icon="/users/stealthinu/profile.png">μTransfer: 小規模モデルでのハイパラ探索を大規模モデルに転移し学習を効率化する｜Tatsuya Shirakawa</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/deeplearning">deeplearning</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">小さいモデルで探索したハイパーパラメータをそのまま大きなモデルに転用できるという手法。そのための条件を数学的に決めれると。すごい頭の良さ。</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/stealthinu/20240408#bookmark-4749822299592904288"><span class="datetime-body">2024/04/08 20:12</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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