Neuer Algorithmus invertiert Hessian von tiefen Netzen linear in Layerzahl
Ein neues Verfahren aus dem arXiv‑Preprint 2601.06096v1 ermöglicht es, die Hessian‑Matrix tiefen neuronaler Netze effizient zu invertieren. Der Ansatz berechnet Hessian‑Inverse‑Vector‑Produkte, ohne die Matrix selbst oder ihre Inverse zu speichern, und arbeitet mit einer linearen Zeit‑ und Speicherkomplexität in Bezug auf die Anzahl der Schichten.
