Forschung
arXiv – cs.LG
<p>MLP-Training: Dynamik von Vanishing Gradient und Overfitting erklärt</p> <p>In der Welt des maschinellen Lernens sind das Verschwinden des Gradienten und das Überanpassen seit langem zentrale Themen. Oft werden sie jedoch in asymptotischen Rahmen untersucht, was die zugrunde liegenden Dynamiken verschleiert. In einer neuen Studie wird dieses Problem aus einer dynamischen Perspektive beleuchtet und ein minimalistisches Modell vorgestellt, das auf Arbeiten von Fukumizu und Amari aufbaut. Das Modell zeigt,
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