IA e os Problemas Difíceis do Mundo · Ciência da computação teórica · arXiv · 2026-10-20
Batching Dinâmico: Como o Treinamento com Ciclagem de Classes Molda a Estrutura Interna de Redes Neurais
Título original: Dynamical Batching: How Class-Cycling Training Shapes the Internal Structure of Neural Networks
Os autores apresentam o Dynamical Batching (DB), que enfatiza periodicamente cada classe nos mini-lotes de treinamento, mantendo inalterados a função de perda e o otimizador, e o comparam com a formação uniforme de lotes por classe. Em uma espiral de três braços, um MLP de capacidade limitada que estagna com lotes uniformes ajusta os dados de treinamento com o DB. No CIFAR-10, o DB melhorou modestamente a acurácia de teste de uma ResNet-10 com canais reduzidos e de uma segunda rede convolucional de capacidade limitada.