Tag
Všetky publikované články, v ktorých sa téma generalizácia objavuje ako dôležitý kontext. Aktuálne 3 textov v archíve.
Preprint na arXive dokazuje verziu zákona robustnosti pre dvojvrstvové neurónové siete s neobmedzenými váhami. Výsledok je teoretický, no pomáha vysvetliť kompromis medzi šírkou modelu, interpoláciou šumu a citlivosťou funkcie.
Preprint Asymmetric Scaling Laws from Sparse Features opisuje model, v ktorom testovaciu chybu určujú zriedkavé vlastnosti nevidené v trénovacích dátach. Výsledkom sú odlišné škálovacie exponenty pred a po prahu interpolácie.
Preprint navrhuje výpočtovo dostupnú mieru komplexity modelov založenú na podobnosti gradientov. Má fungovať pre parametrické aj kernelové modely.