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无穷大交叉
*> 16H 1 Folceard，P.，Saleh，H.K.，Kuehnel，V.，Voss，S.C.，Qian，J。，＆Scollie，S。（2023年，4月19日至22日）。在Bicros助听器配件中评估噪声，主观听力和听力主观质量的语音清晰度[海报演示]。美国听力学学院2023 + Heartech Expo。美国华盛顿州西雅图。 2 Snapp，H。A.，Hoffer，M。E.，Liu，X。，＆Rajguru，S.M。（2017a）。 在经验丰富的骨骼植入物使用者中恢复当前无线CRO技术的有效性。 耳醇神经醇，38（10），1397-1404。美国华盛顿州西雅图。2 Snapp，H。A.，Hoffer，M。E.，Liu，X。，＆Rajguru，S.M。（2017a）。 在经验丰富的骨骼植入物使用者中恢复当前无线CRO技术的有效性。 耳醇神经醇，38（10），1397-1404。2 Snapp，H。A.，Hoffer，M。E.，Liu，X。，＆Rajguru，S.M。（2017a）。在经验丰富的骨骼植入物使用者中恢复当前无线CRO技术的有效性。耳醇神经醇，38（10），1397-1404。
多元化农业的共同环境和社会利益
Laura Vang Rasmussen Christa M. Kennedy，Gourez 25，David Gonthier Martyna Kotowska 38，Holger Kreft 39，Ramiro Llanque 40，Christian Levers Melo 44，Melo 44，Melo 43，Elissa M. Olympus 46 Sclicious 51，Snapp 51，William E. Snyder 53，56.57，Vogel Cassandra 48.58，Claire Cream 59
优化中的可重复性：理论框架和局限性
除了机器学习模型的实际部署之外，机器学习学术界的可重复性危机也得到了充分的记录：请参阅 [ Pineau 等人，2021 ] 及其参考文献，其中对不可重复性的原因（对超参数和实验设置的探索不足、缺乏足够的文档、代码无法访问以及不同的计算硬件）进行了出色的讨论，并提出了缓解建议。最近的论文 [ Chen 等人，2020 、D'Amour 等人，2020 、Dusenberry 等人，2020 、Snapp 和 Shamir，2021 、Summers 和 Dinneen，2021 、Yu 等人，2021 ] 还证明，即使在相同的数据集上使用相同的优化算法、架构和超参数训练模型，它们也会对同一个示例产生明显不同的预测。这种不可重复性可能是由多种因素造成的 [D'Amour 等人，2020 年，Fort 等人，2020 年，Frankle 等人，2020 年，Shallue 等人，2018 年，Snapp 和 Shamir，2021 年，Summers 和 Dinneen，2021 年]，例如目标的非凸性、随机初始化、训练中的不确定性（例如数据混洗）、并行性、随机调度、使用的硬件和舍入量化误差。也许令人惊讶的是，即使我们通过使用相同的“种子”进行模型初始化来控制随机性，其他因素（例如由于现代 GPU 的不确定性而引入的数值误差）（参见，例如，[ Zhuang et al. , 2021 ]）仍可能导致显着差异。经验表明（参见，例如，Achille et al. [ 2017 ]）
多元化农业的共同环境和社会利益
劳拉·冯·拉斯穆森（Laura Vang Rasmussen）克里斯塔·肯尼迪（Christa M. Kennedy）， Gonemez 25，David Gonthier 24，鲤鱼34，Yodit Gebede 35，Carmen 36，Sussanna Class 15：16,37， 23，西德尼·麦德森9，玫瑰贝里修女44，马丁44 44，梅洛43，heiber惩罚25 45，莎拉46，莎拉雷德里奇48，克里斯托夫·舍伯Vivian Valence 56.57，语音Cassandra 48.58，Claire Cream 59