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幂律缩放是临界现象中的一个核心概念，在深度学习中很有用，其中手写数字示例的优化测试误差随着数据库大小的增加以幂律形式收敛到零。对于一个训练周期的快速决策，每个示例只向训练好的网络呈现一次，幂律指数随着隐藏层的数量而增加。对于最大的数据集，获得的测试误差估计接近大周期数的最新算法。幂律缩放有助于解决当前人工智能应用中的关键挑战，并有助于先验数据集大小估计以实现所需的测试精度。它为衡量训练复杂性和机器学习任务和算法的定量层次建立了基准。
幂律缩放以协助解决人工智能中的关键挑战
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