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Ergebnisse für “Lernoptimierung”

Bilevel-Programmierung: Bias‑Variance‑Analyse verbessert Hyperparameter‑Optimierung

Gradientenbasierte Hyperparameter‑Optimierung (HPO) nutzt seit Kurzem Bilevel‑Programmierung, um die Hyperparameter anhand des Hypergradien…

arXiv – cs.LG 23.02.2026 05:00

Was kann das Bradley–Terry-Modell aus Paarvergleichsdaten wirklich extrahieren?<br/><p>In der aktuellen Forschung zur maschinellen Lernoptimierung steht das Pairwise Preference Learning im Fokus, insbesondere bei der Abstimmung von Sprachmodellen auf menschliche Vorlieben. Ein typisches Datenset besteht aus Tripeln \((x, y^+, y^-)\), wobei die Antwort \(y^+\) im Kontext \(x\) gegenüber \(y^-\) bevorzugt wird.</p><p>Das Bradley–Terry (BT) Modell ist dabei die dominierende Methode, die Präferenzwahrscheinlich

arXiv – cs.LG 12.02.2026 05:00

Neue Optimierer IAGD und NRSGD beschleunigen Gradient Descent

Ein neuer Beitrag auf arXiv (2510.13040v1) stellt zwei innovative Optimierer vor, die das klassische Stochastic Gradient Descent (SGD) deut…

arXiv – cs.LG 16.10.2025 05:00