Avantages prouvables de la surparamétrisation dans la compression du modèle
Graph Chatbot
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AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Volkan Cevher se penche sur les mathématiques de l’apprentissage profond, explorant la complexité des modèles, les compromis de risque et le mystère de la généralisation.
S'insère dans le compromis entre la complexité du modèle et le risque, les limites de généralisation, et les dangers d'un ajustement excessif des classes de fonctions complexes.
Explore la compression du modèle de deuxième ordre pour les réseaux neuronaux profonds massifs, montrant les techniques de compression et leur impact sur la précision du modèle.
Explore la méthode d'analyse des modes de défaillance, en soulignant l'importance d'identifier les défaillances potentielles et son utilisation généralisée dans diverses industries.
Explore les contraintes thermiques et la résistance mécanique de la céramique, y compris l'impact des changements de température et la formation de fissures.
