重新参数化,参数初始化

重参数化不变性 2023-09-23 23:17 202 墨鱼

重参数化不变性

重新参数化,参数初始化

重新参数化,参数初始化

【摘要】提出一种最优曲线修复参数化方法。该方法使用分段有理线性函数作为重新参数化函数来增加自由度。一个自由度用于确保满足连续性条件，其余自由度用于实现参数化，这是一种特殊期望函数的推导技术。离散化是为了找到所需基分布的取值范围。高斯分布是连续的，而伯努利分布是离散的。特殊的，可以认为确定性操作是特殊的

●﹏● 重新参数化1.本文提出通过B样条基的正弦变换解决B样条曲线参数化问题。ReparameterizationfromB-splinebasisfunctionnetwork;reparameterization;resettingparameternetwork解读1.重新参数化《弦理论揭秘：自学入门》译文_ZhengZhongGeongs_ZhernReparameterization(重新参数化)We基变换(Weyltransformation

首先让我解释一下为什么VAE中需要参数化技巧。 VAE有编码器和解码器。解码器从真实的后验Z~q(z∣phi,x)中随机采样。要将编码器和解码器实现为神经网络，需要通过随机[目标检测]对ACNET进行重新参数化，以区分模型设计中的参数和结构。传统方法训练参数都是推理参数。本文采用重新参数化网络，通过参数等值转换，将训练好的大模型转换为小参数。 ICCV2019是一个新的

为了实现这一目标，引入了线性缩放层来更好地优化在线块。在降低培训成本的同时，本文还探索了一些更高效的重参数化组件。模块化，具有最先进的参数2.2.重参数结构结构重新参数化通常在训练期间将更具表现力和复杂的架构转换为更简单的架构，以进行快速推理。 ExpandNets[12]将模型中的线性层重新参数化为多个

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