AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान · arXiv · 2026-10-20

डायनामिकल बैचिंग: क्लास-साइक्लिंग प्रशिक्षण न्यूरल नेटवर्क की आंतरिक संरचना को कैसे आकार देता है

मूल शीर्षक: Dynamical Batching: How Class-Cycling Training Shapes the Internal Structure of Neural Networks

लेखकों ने डायनामिकल बैचिंग (DB) प्रस्तुत की है, जो लॉस और ऑप्टिमाइज़र को अपरिवर्तित रखते हुए प्रशिक्षण मिनी-बैचों में समय-समय पर प्रत्येक क्लास पर ज़ोर देती है, और इसकी तुलना यूनिफ़ॉर्म क्लास बैचिंग से करते हैं। तीन-भुजा वाले स्पाइरल पर, क्षमता-सीमित MLP, जो यूनिफ़ॉर्म बैचिंग में एक स्तर पर अटक जाता है, DB के अंतर्गत प्रशिक्षण डेटा को फ़िट कर लेता है। CIFAR-10 पर, DB ने चैनल-संकुचित ResNet-10 और एक दूसरे क्षमता-सीमित कन्वोल्यूशनल नेटवर्क की टेस्ट सटीकता में मामूली सुधार किया।

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