模型合并技术 (Model Merging)：Spherical Linear Interpolation (SLERP) 的数学原理 大家好！今天我们来深入探讨模型合并技术中的一种关键方法：球面线性插值 (Spherical Linear Interpolation)，简称 SLERP。模型合并，顾名思义，就是将多个模型的优点结合起来，创造出一个性能更优异的新模型。SLERP 作为一种插值技术，在模型合并中扮演着重要的角色，尤其是在神经网络权重融合方面。 1. 模型合并概述 在深度学习领域，我们经常需要训练多个模型。这些模型可能具有不同的架构、在不同的数据集上训练，或者使用不同的训练策略。模型合并提供了一种有效的方式，可以将这些模型的知识整合到一个单一的模型中，从而提升性能、泛化能力，或者减少模型大小。 常见的模型合并策略包括： 平均权重 (Weight Averaging): 将多个模型的权重简单地平均。 线性插值 (Linear Interpolation): 将多个模型的权重进行线性组合。 球面线性插值 (SLERP): 将多个模型的权重在球面上进行插值。 Task Arith …
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