Deep Equilibrium Models (DEQ): 通过定点迭代寻找平衡点实现无限深度的隐式层 大家好！今天我们来聊聊 Deep Equilibrium Models (DEQ)，这是一种非常有意思的神经网络架构，它通过定点迭代的方式，实现了无限深度的隐式层。 这意味着我们可以构建一个看似无限深的网络，但实际上只需要有限的内存和计算资源。 让我们一起深入了解 DEQ 的原理、实现以及优缺点。 1. 传统深度学习的局限性与DEQ的动机 传统的深度学习模型，比如 CNN、RNN、Transformer 等，都是通过堆叠多个离散的层来构建的。 每增加一层，模型的深度就增加一层，参数量和计算量也会随之增加。 虽然更深的网络通常能获得更好的性能，但也带来了训练难度大、容易过拟合等问题。 此外，对于序列数据，RNN虽然能处理变长输入，但其固有的时间步依赖性限制了并行化能力。 DEQ 的出现，提供了一种不同的思路。 它不再通过堆叠离散的层，而是定义一个隐式的平衡方程，并通过迭代的方式求解该方程的定点。 这样，模型就相当于拥有了无限深度，但实际的计算只发生在迭代求解定点的过程中。 更具体地说 …