CVPR‘24全程满分+最佳论文候选！上交大港中文等提出神经场网格模型三大定理

文章摘要

【关 键 词】 神经场网格、MulFAGrid模型、GTK理论、傅里叶特征、泛化性能

研究人员提出了一个新的理论框架，用于描述神经场网格模型的训练动力学和泛化性能。该框架基于正切核理论（GTK），提出了一种新模型——乘法傅里叶自适应网格（MulFAGrid）。

MulFAGrid模型采用查询坐标作为输入，通过下标函数从网格中获取特征向量，然后输出核函数与特征向量的加权平均值。与传统的网格模型相比，MulFAGrid在参数化、功能和神经网络结构上存在显著差异。它使用傅里叶特征来提升高频信号的学习，并采用乘法滤波器来提供节点信息。

研究团队基于GTK理论进行了一系列的数值实验。实验结果表明，MulFAGrid模型具有更宽的频谱，尤其在高频区域，这导致高频成分的收敛速度更快。此外，MulFAGrid在多数标签值上表现出更紧的泛化界，显示出其优越的泛化性能。在精确度方面，与各种基线方法相比，MulFAGrid提供了更准确的拟合。

这一新理论框架和模型的发展，不仅为理解网格模型的训练动态提供了新的视角，而且对于设计具有更好训练和泛化性能的网格模型具有重要意义。

原文和模型

【原文链接】 阅读原文 [ 3353字 | 14分钟 ]
【原文作者】 量子位
【摘要模型】 generalv3.5
【摘要评分】 ★★★★☆

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