概念Stochastic Depth
随机深度
一种正则化训练技术，在训练时以一定概率随机跳过残差分支，使网络等价于大量浅层子网络的集成，缓解过拟合、加速训练。
时间轴 (近 90 天)
10月23日
新论文提出两阶段方案：预训练用随机深度诱导收缩残差，后训练用BeNice!广播KV缓存实现KV共享。
待验证50%
10月23日
预训练阶段引入随机深度会诱导出收缩性残差动态，使每次循环的输出被拉向共同不动点，不同循环的表示越来越接近。
待验证50%
一种正则化训练技术，在训练时以一定概率随机跳过残差分支，使网络等价于大量浅层子网络的集成，缓解过拟合、加速训练。
新论文提出两阶段方案：预训练用随机深度诱导收缩残差，后训练用BeNice!广播KV缓存实现KV共享。
预训练阶段引入随机深度会诱导出收缩性残差动态，使每次循环的输出被拉向共同不动点，不同循环的表示越来越接近。