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本文探讨了在元强化学习中使用拟蒙特卡洛(QMC)方法进行权重初始化,与正交初始化相比,在类似的控制任务中显示出改进的收敛性。
本文分析预训练GPT-2风格语言模型中的频谱模式,并测试这些模式能否用于初始化,发现粗粒度频谱匹配相比标准方法并不能提升预训练性能。
介绍CAWI,一种基于Copula的随机神经网络权重初始化方法,该方法建模特征间依赖关系,在83个分类基准上提升了预测性能。