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Francesco Cagnetta
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How deep convolutional neural networks lose spatial information with training
Matthieu Wyart, Leonardo Petrini, Umberto Maria Tomasini, Francesco Cagnetta
A central question of machine learning is how deep nets manage to learn tasks in high dimensions. An appealing hypothesis is that they achieve this feat by building a representation of the data where information irrelevant to the task is lost. For image da ...
Bristol2023Work fluctuations in the active Ornstein-Uhlenbeck particle model
We study the large deviations of the power injected by the active force for an active Ornstein-Uhlenbeck particle (AOUP), free or in a confining potential. For the free-particle case, we compute the rate function analytically in d-dimensions from a saddle- ...
IOP Publishing Ltd2021Locality defeats the curse of dimensionality in convolutional teacher-student scenarios
Matthieu Wyart, Francesco Cagnetta, Alessandro Favero
Convolutional neural networks perform a local and translationally-invariant treatment of the data: quantifying which of these two aspects is central to their success remains a challenge. We study this problem within a teacher-student framework for kernel r ...
2021