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 · x · 2026-10-23
NYU 研究者 Jonas Geiping 与 giffmana 就「神经网络是否必须用梯度训练」展开技术讨论。giffmana 提出一个乐观的反驳：如果加入合适的归纳偏置、参数空间组织良好（如 Transformer 架构），局面可能没那么悲观。Geiping 回应：过参数化网络确实可能用定制的启发式来更新；但对方观点反过来也成立——如果问题条件如此之好，为什么不直接用梯度？梯度毕竟是唯一能同时在所有方向上更新高维模型的工具。
所属事件:研究者热议 Nesterov 论断：归纳偏置或让神经网络免于梯度训练(2 条相关)→
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