A statistical physics perspective on the theory of machine learning - session 9
ICTP Quantitative Life Sciences · 87:30 · Watch on YouTube
더블 디센트와 양성 오버피팅은 깊은 네트워크가 필요 없습니다. 이 통계-물리학-학습 과정의 최종 강의에서 강연자는 가우시안 데이터에 대한 순수 선형(능선) 회귀가 신호가 효과적으로 낮은 차원일 때(데이터 공분산 스펙트럼이 빠르게 감소할 때) 높도록 과도하게 매개변수화될 때 최고로 일반화될 수 있음을 보여줍니다. 또한 최소-노름 솔루션이 필요하며, 경사 하강법은 이를 암시적으로 선택합니다...