研究者热议 Nesterov 论断：归纳偏置或让神经网络免于梯度训练

Google DeepMind 研究员 Lucas Beyer 回应 Nesterov 关于学习泛化的简洁论断，称此前并不知道这一说法，并提出略带愿望色彩的反驳。他与 NYU 研究者 Jonas Geiping 进一步讨论「神经网络是否必须用梯度训练」：Beyer 认为若加入合适的归纳偏置、参数空间具备良好结构，或许无需依赖梯度更新，这一方向可能扭转原本悲观的结论。

2026-10-23 ~ 2026-10-23 · 2 条相关

• Lucas Beyer 谈 Nesterov 论断：归纳偏置或能扭转悲观结论 — giffmana · 2026-10-23
• 研究者讨论：过参数化神经网络能否用启发式而非梯度更新 — jonasgeiping · 2026-10-23