arXiv · ML· Jirko Rubruck, Alice Zhang, Andrew Saxe, Christopher Summerfield·· 17 小时前AI 评分21
人类与神经网络课程式遗忘机制研究
Curriculum unlearning in humans and neural networks
AI 导读
研究发现人类与神经网络在学习时均存在简洁性偏差,倾向于学习未充分拟合数据的简单规则。 神经网络中该偏差伴随神经表征压缩,而由简到繁的课程有助于学习者克服压缩,建立合适维度的表征。 实验证实预暴露于简单任务且初始表征更压缩的学习者,从课程中获益更大。
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