ALSO: Neuer Optimierer verbindet robuste Verteilung mit Deep‑Learning‑Praxis
In der aktuellen Forschungsliteratur wird deutlich, dass klassische Deep‑Learning‑Optimierer alle Trainingsbeispiele gleich behandeln, während Distributionally Robust Optimization (DRO) jedem Sample unterschiedliche Gewichtungen zuweist. Diese theoretische Stärke steht jedoch im Widerspruch zu den Anforderungen moderner Deep‑Learning‑Workflows, die adaptive Verfahren und die Handhabung stochastischer Gradienten benötigen.
