Apprentissage Sparse Caractéristiques: Encombrant dans les réseaux neuraux

Cette séance de cours explore la façon dont l'apprentissage de caractéristiques éparses peut conduire à une suradaptation dans les réseaux neuraux. Malgré les attentes théoriques, les données empiriques montrent que la généralisation est possible en raison de caractéristiques d'apprentissage significatives. La présentation traite de l'impact de l'apprentissage des caractéristiques par opposition à la formation paresseuse sur l'échelle d'erreur de généralisation et la fluidité des ensembles de données d'image.