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Die Geometrie der Parameterräume neuronaler Netze unter Neuparametrisierung

By Agustinus Kristiadi and others
Die Modellreparametrisierung, die der Variablenänderungsregel der Infinitesimalrechnung folgt, ist ein beliebter Weg, um das Training neuronaler Netze zu verbessern. Es kann aber auch problematisch sein, da es Inkonsistenzen in beispielsweise hessischen Flachheitsmaßen, Optimierungstrajektorien und Modi von Wahrscheinlichkeitsdichten hervorrufen kann. Dies erschwert nachgelagerte Analysen: zB kann man Flachheit nicht definitiv mit... Show more
October 23, 2023
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The Geometry of Neural Nets' Parameter Spaces Under Reparametrization
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