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DASH: Warm-Starting Neural Network Training in Stationary Settings without Loss of Plasticity

KAIST · NeurIPS 2024 · 2024 · ✓검증 완료 검증 완료복수의 신뢰 가능한 출처로 검증되었습니다.

warm-start 시 가소성 손실의 주원인을 노이즈 암기로 규명하고, 유용한 표현은 보존하며 암기된 노이즈만 축소하는 DASH 제안.

arXiv

2410.23495

원문

https://arxiv.org/abs/2410.23495

관련 항목

• KAIST 김재철AI대학원

출처 및 검증

• [paper] https://arxiv.org/abs/2410.23495

마지막 검증일: 2026-07-22