Scharfe Minima können generalisieren: Neue Erkenntnisse zur Verlustlandschaft
Eine aktuelle Studie auf arXiv (2511.04808v1) liefert spannende Einblicke in die Rolle von Datenmengen für die Generalisierung von Deep‑Learning‑Modellen. Die sogenannte Volume‑Hypothese besagt, dass tiefe Netzwerke besonders gut funktionieren, weil sie tendenziell flache Minima finden – Minima mit großen Volumina, die laut Theorie gut generalisieren.
