神经网络的训练本质是一个优化问题，其核心目标是通过迭代调整参数，使模型在给定任务上的表现逐步逼近最优。这一过程包含前向传播、损失计算、反向传播和参数更新四个核心环节，通过循环迭代实现模型性能的持续提升。本文将系统解析神经网络训练的迭代机制，结合数学原理与工程实

训练 神经网络 数学原理 正则化 神经网络训练 2025-09-30 14:21  1

这项由ByteDance Seed团队的林善川、夏心等六位研究员完成的突破性研究，于2024年发表，完整论文可通过https://seaweed-apt.com网站访问。这是AI视频生成领域的一个重要里程碑，首次实现了真正意义上的实时高清视频生成。

视频 高清视频 字节 apt 正则化 2025-09-15 20:41  2

想要理解人工智能如何学习，不妨先想想你是如何学会骑自行车的。你不需要看成千上万个骑车视频，也不需要练习几百万次才掌握平衡。可能只需要几次尝试，你就能抓住要领。然而，传统的人工智能却需要海量数据才能学会简单任务。这种差异一直困扰着科学家们：为什么人类能如此高效地

机器学习 实验 哈佛大学 正则化 metaflows 2025-08-23 17:17  4

神经网络训练过程中，模型优化与过拟合防控之间的平衡是一个核心挑战。过拟合的模型虽然在训练数据上表现优异，但由于其复杂性导致模型将训练数据集的特定特征作为映射函数的组成部分，在实际部署环境中往往表现不佳，甚至出现性能急剧下降的问题。

l2 正则化 ela elasticnet正则化 正则化技术 2025-06-06 09:41  7

2025年5月27日，arXiv平台发布了一篇尚未正式发表的预印本论文《Conflicting Biases at the Edge of Stability: Norm versus Sharpness Regularization》，该研究对过度参数化神经

神经网络 泛化 正则化 范数 hessian 2025-05-29 21:25  12

传统前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）是深度学习的基础模型之一，其核心特点是信息单向传播，无循环或反馈连接。以下是对其的详细分步解释：

神经网络 前馈 前馈神经网络 神经网络结构 正则化 2025-05-24 16:48  10