srush:数值验证大部分核心 ML 代码可行,比持续学习便宜
srush_nlp · x · 2026-11-14
srush 表示,与他以往的形式化验证博客不同,这次的方向「既有用又可做」:把大部分核心 ML 代码做数值验证并不算难,成本也远低于持续学习。他指出其动机论文是 Google 的《A Fix for Softmax and Cross-Entropy》,并感谢 jonbarron、Dan Gnanapragasam 与 Michael Tschannen 的工作启发。
所属事件:srush 称核心 ML 代码数值形式化验证可行且便宜(2 条相关)→
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