WikiEdge:ArXiv-2407.16674/methods

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這篇論文的工作部分詳細介紹了如何通過控制參數和浮點運算（FLOPs）來公平比較Kolmogorov-Arnold Networks（KAN）和多層感知器（MLP）模型。以下是這部分的主要內容：

1. 模型比較（Model Comparison）：
   • 論文首先介紹了KAN和MLP的基本概念，並提出了在相同參數數量或浮點運算次數（FLOPs）條件下對兩者進行比較的假設。
2. 參數和FLOPs的控制（Parameter and FLOPs Control）：
   • 詳細描述了如何計算KAN和MLP的參數數量和FLOPs，並在實驗中控制這些變量以確保公平比較。
3. 實驗設計（Experimental Design）：
   • 論文設計了一系列實驗，涵蓋機器學習、計算機視覺、自然語言處理、音頻處理和符號公式表示等多個領域，以評估KAN和MLP的性能。
4. 性能評估（Performance Evaluation）：
   • 使用準確率和均方根誤差（RMSE）作為評價指標，比較了KAN和MLP在不同任務上的表現。
5. 消融研究（Ablation Study）：
   • 進行了消融研究，分析了KAN和MLP中特定組件對性能的影響，特別是B樣條激活函數在KAN中的作用。
6. 持續學習（Continual Learning）：
   • 探討了KAN和MLP在持續學習環境下的表現，特別是在標準類增量持續學習設置中的遺忘問題。