Guest
Михаил Белкин, Калифорнийский университет в Сан-Диего, США. Модели с нулевой или околонулевой погрешностью на тренировочных данных классически считается «переобученными». Несмотря на это, такие модели постоянно используются в современной практике и хорошо обобщаются на новые данные. Михаил рассказал почему такое поведение противоречит классической теории обобщения, и о прогрессе в понимании и теоретическом описании основанном, в частносте, на кривой «двойного спуска». Доп. материал: Fit without fear: remarkable mathematical phenomena of deep learning through the prism of interpolation. Mikhail Belkin, Acta Numerica, Volume 30 , May 2021 , pp. 203 — 248, Чтобы не пропустить анонсы следующих научно-технических вебинаров, присоединяйтесь к нам в Telegram: Сайт организатора:
