随机特征集成没有免费午餐

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【随机特征集成没有免费午餐】

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论文概述：本文从理论和实验上证明了，在超参数最佳调优的前提下，对于给定的总参数预算，单个大型神经网络通常优于多个小型网络的集成，挑战了深度学习领域中长期以来对模型集成的偏好，并揭示了模型规模增长策略与性能之间的复杂关系。