Skalierungsargumente enthüllen Feature‑Learning und Stichprobenkomplexität
In der aktuellen Forschung zu Deep‑Learning‑Netzwerken stehen zwei zentrale Fragen im Fokus: Wie lernen Netzwerke ihre Features und welches implizite Bias entsteht in reichhaltigen Modellen? Diese Themen sind entscheidend für das Verständnis, warum tiefe Netzwerke so leistungsfähig sind.
