Nathan Srebro

この記事では、ノイズのあるデータを使った浅いReLUネットワークのオーバーフィッティング問題について考察します。

見えないデータでニューラルネットワークがどれくらい正確に予測できるかを探っている。

ネットワークの深さがAIの学習と一般化にどう影響するかを探る。

多様なデータ環境におけるローカルSGDの強みと弱みを探る。

トレーニングが敵対的な状況でモデルのパフォーマンスにどう影響するかを調べる。