Neuer Ansatz: Klassifikatoren gegen Lernkuriositäten mit gezielter Jacobian-Regularisierung
Neuer Forschungsbeitrag aus dem arXiv-Repository präsentiert einen innovativen Weg, um das Problem von „Shortcut Learning“ in tiefen neuronalen Netzen zu bekämpfen. Shortcut Learning beschreibt die Neigung von Modellen, leicht erlernbare, aber irreführende Korrelationen in den Trainingsdaten zu nutzen, was zu schweren Ausfällen bei der Generalisierung außerhalb der Trainingsverteilung führt.
