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CNN一定比Transformer差吗？LeCun新作：神经网络在实践中的灵活性到底有多大？
文章摘要
本文探讨了影响神经网络拟合训练数据能力的多个因素，包括数据本身的性质、模型架构、大小、优化器和正则化器等。实验研究了不同数据集、架构和优化器对神经网络有效模型复杂性（EMC）的影响，发现神经网络的泛化能力与其拟合数据的能力紧密相关。以下是对全文的详细总结：
1. 数据拟合能力：神经网络能够拟合至少与自身参数一样多的训练样本，但实际拟合能力受多种因素影响。
2. 有效模型复杂性（EMC）：通过逐步增加训练样本量，直到模型不再完美拟合，来衡量模型的最大拟合能力。
3. 数据集影响：实验使用了多种视觉和表格数据集，发现在表格数据集上训练的网络具有更高的EMC，而在图像数据集上，测试精度和容量之间存在相关性。
4. 模型架构：评估了多层感知器（MLP）、CNN（如ResNet和EfficientNet）和Transformer（如ViT）等架构，发现CNN在EMC中优于ViT和MLP，特别是对于具有空间结构的数据。
5. 优化器作用：实验使用了SGD、Adam、全批次梯度下降等优化器，发现SGD能够拟合更多的数据，表明优化器在拟合数据中起着重要作用。
6. 泛化能力：神经网络倾向于拟合语义连贯的标签，且拟合语义标签的能力通常与其泛化能力相关。实验发现EMC增加的百分比与泛化差距之间存在显著的负相关关系。
7. 分类数量影响：随着类别数量的增加，带有语义标签的数据变得越来越难以拟合，而随机标记的数据则变得更容易拟合。
8. 激活函数：ReLU显著增强了模型的容量，而tanh虽然非线性，但不能实现类似的效果。
9. 网络规模扩展：分析了不同扩展配置下的EMC，发现缩放深度比缩放宽度更具参数效率。
10. 输入和标签作用：实验测试了不同情况下的EMC，发现分配随机标签时，网络拟合的样本要少得多，而模型的参数量与拟合的数据量大致呈线性关系。
本文通过实证分析，揭示了影响神经网络拟合能力的多个因素，并强调了泛化能力在神经网络设计中的重要性。
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原文作者: 极市平台
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