arXiv发布核梯度流早期停止相图研究
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arXiv发布核梯度流早期停止相图研究
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AI 综述
2026年10月24日,Fabrizio Boncoraglio在arXiv cs.lg版块发布论文《When is early stopping beneficial under label noise? A phase diagram for kernel gradient flow》。 论文基于核梯度流理论指出,在不可约标签噪声下,早期停止与插值(完全拟合)的优劣取决于核成分平衡,早期停止并非总是更优。 实验在CIFAR10数据集上显示,深度卷积网络即便完全拟合随机标签,泛化误差也不随训练时间劣化。 相图揭示当高阶成分主导时,插值端点可达到泛化误差最低点,这一结果挑战了传统观点中早期停止的必要性。
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最新进展10月27日 12:00
早期停止在标签噪声下何时有益:核梯度流的相图报道时间线
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10月27日
- arXiv · ML早期停止在标签噪声下何时有益:核梯度流的相图
核梯度流理论指出,在不可约标签噪声下,早期停止并非总是优于插值,二者优劣取决于核成分的平衡。 实验在 CIFAR10 上显示,深度卷积网络即便完全拟合随机标签,泛化误差也不随时间劣化。 相图揭示当高阶成分主导时,插值端点可达泛化误差最低点,挑战了早期停止的必要性。
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