log-sigmoid-scaling-law
로그-시그모이드 스케일링 법칙
환경 상호작용 시간 t에 대한 평균 성능 S(t)를 Smax/(1+(t_mid/t)^β)로 모델링하는 함수 형태로, 시간 로그 좌표에서 급격한 전이와 포화를 동시에 설명하여 장시간 학습 곡선을 정량화한다.
중급
로그-시그모이드 스케일링 법칙
환경 상호작용 시간 t에 대한 평균 성능 S(t)를 Smax/(1+(t_mid/t)^β)로 모델링하는 함수 형태로, 시간 로그 좌표에서 급격한 전이와 포화를 동시에 설명하여 장시간 학습 곡선을 정량화한다.
