归纳偏差的童话故事
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|归纳偏差| 转换器| 计算机视觉|
我们需要归纳偏差吗？简单模型如何达到复杂模型的性能
正如我们近年来所看到的，深度学习在使用和模型数量上都呈指数增长。这一成功的原因可能是迁移学习本身-即模型可以通过大量数据进行训练，然后用于各种特定任务。
近年来，出现了一个范式：在NLP应用中使用转换器（或基于此模型的其他模型）。而对于图像，则使用视觉转换器或卷积网络。
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另一方面，虽然我们有很多实证工作表明这些模型很好用，但对于为什么它们有效的理论理解滞后。这是因为这些模型非常广泛，很难进行实验。视觉转换器通过在理论上具有较少的归纳偏差来优于卷积神经网络，这表明存在需要填补的理论差距。
本文重点讨论：
- 归纳偏差究竟是什么？为什么这很重要，我们最喜欢的模型有什么归纳偏差？
- 转换器和卷积神经网络的归纳偏差。这两个模型之间的差异以及这些讨论的重要性是什么？
- 我们如何研究归纳偏差？如何能够利用不同模型之间的相似性来捕捉它们的差异。
- 一个具有较弱归纳偏差的模型能否在计算机视觉领域取得相同的成功？一个归纳偏差很强的领域…
