【模块化深度学习】
- 模块化深度学习是深度学习模型的一种设计方式，可以将模型分割为不同的模块，每个模块负责不同的计算功能。
- 模块化深度学习可以沿着计算函数、路由函数、聚合函数和训练设置等维度进行分类。
- 计算函数决定了模块如何实现，可以通过参数组合、输入组合和函数组合等方式实现。
- 路由函数决定了在给定输入下哪些模块被激活，可以是固定的或者通过学习获得的硬路由和软路由。
- 聚合函数决定了选中的模块的输出如何组合，可以在参数、表示、输入和函数等不同层面进行。
- 模块化深度学习的训练设置可以是联合训练、持续学习和后续自适应等。
- 模块化深度学习可以应用于迁移学习、分层强化学习、程序仿真、因果推断等任务。
- 模块化深度学习面临的挑战包括训练不稳定性、模块崩溃、过拟合等，未来可探索模块化预训练、基准测试、模块组合等方向。
- 模块化可以使模型开发更加可持续，并促进模块组件的社区共享和协作开发。
《Modular Deep Learning》
网页链接 #机器学习#
- 模块化深度学习是深度学习模型的一种设计方式，可以将模型分割为不同的模块，每个模块负责不同的计算功能。
- 模块化深度学习可以沿着计算函数、路由函数、聚合函数和训练设置等维度进行分类。
- 计算函数决定了模块如何实现，可以通过参数组合、输入组合和函数组合等方式实现。
- 路由函数决定了在给定输入下哪些模块被激活，可以是固定的或者通过学习获得的硬路由和软路由。
- 聚合函数决定了选中的模块的输出如何组合，可以在参数、表示、输入和函数等不同层面进行。
- 模块化深度学习的训练设置可以是联合训练、持续学习和后续自适应等。
- 模块化深度学习可以应用于迁移学习、分层强化学习、程序仿真、因果推断等任务。
- 模块化深度学习面临的挑战包括训练不稳定性、模块崩溃、过拟合等，未来可探索模块化预训练、基准测试、模块组合等方向。
- 模块化可以使模型开发更加可持续，并促进模块组件的社区共享和协作开发。
《Modular Deep Learning》
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