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增长分类器的四种方式及其中一种无法学习的原因
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AI 综述
论文分析构造式分类器训练时四种增长决策的实际收益，并证明将软决策树每个叶节点变为继承父类分布的门控节点时，新增层梯度为零、无法学习。在 Iris、Wine、Digits 上五折交叉验证分别损失 19.6、19.1、55.6 准确率；通过微小随机扰动子节点即可修复，并给出“新增参数后梯度必须非零”的单行检测规则。其余三种决策分别带来更小模型、稀疏性或无收益。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月2日 12:00
论文证明软决策树叶节点改为继承父类分布的门控节点时新增层梯度为零、微小扰动可修复，并给出单行检测规则。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月2日
- arXiv · Machine Learning Theory增长分类器的四种方式及其中一种无法学习的原因
论文分析构造式分类器训练时四种增长决策的实际收益，并证明将软决策树每个叶节点变为继承父类分布的门控节点时，新增层梯度为零、无法学习。在 Iris、Wine、Digits 上五折交叉验证分别损失 19.6、19.1、55.6 准确率；通过微小随机扰动子节点即可修复，并给出"新增参数后梯度必须非零"的单行检测规则。其余三种决策分别带来更小模型、稀疏性或无收益。
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