用于AI泛化的时间约束

本文认为，受生物系统启发，对深度学习模型施加时间约束可以提高泛化能力。它提出这些约束作为一种归纳偏置，塑造网络的动力学以提取不变特征并减少噪声。研究强调了泛化能力最大化的“过渡”状态，强调了时间整合和适当约束在架构设计中的重要性。这挑战了传统的无约束优化方法。

• •受生物系统启发的时序约束可以提高深度学习泛化能力。
• •这些约束作为一种归纳偏置，塑造网络动力学。
• •确定了泛化能力最大化的“过渡”状态。
• •时间整合和适当约束对于架构设计至关重要。