IA e os Problemas Difíceis do Mundo · Ciência da computação teórica · arXiv · 2026-10-22
O papel da localidade e do compartilhamento de pesos em redes neurais convolucionais
Título original: The role of locality and weight sharing in convolutional neural networks
Pesquisadores compararam estudantes convolucionais e localmente conectados em um modelo professor-aluno para separar os efeitos da localidade, do compartilhamento de pesos e das correlações espaciais sobre o aprendizado. O compartilhamento de pesos acelerou o aprendizado em posições de entrada não correlacionadas, enquanto igualar o tamanho do kernel do professor reduziu os requisitos de amostras; as correlações espaciais podiam enfraquecer a vantagem do compartilhamento de pesos. Com taxas de aprendizado ajustadas ao horizonte de treinamento, os estudantes localmente conectados tiveram melhor desempenho no início e os estudantes convolucionais, mais tarde.