Análisis de estabilidad de Sharpness-Aware Minimization
Descubre cómo el algoritmo SAM puede quedarse atrapado en puntos de silla y cómo el momentum y el tamaño de lote ayudan a mejorar su estabilidad y generalización.
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Descubre cómo la minimización de norma en la variedad de pérdida cero explica el fenómeno grokking: generalización tardía tras memorización.
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Descubre CARVE, un paquete open-source que valida y explora clústeres mediante remuestreo, superando a índices clásicos en datos de alta dimensión.
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Descubre cómo el algoritmo SAM con paso Polyak mejora la generalización y reduce el ajuste de hiperparámetros, con garantías de convergencia teórica.
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Primera transferencia sim-to-real exitosa para brazo robótico con músculos artificiales usando GenAN.
Interpolación constructiva y generalización con NODEs semi-autónomas. Perspectiva de control para aprendizaje automático.
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Por primera vez, se demuestran cotas de generalización no triviales para redes profundas sin modificaciones, incluso con 600M parámetros. Análisis basado en la geometría de los datos.
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