Nitidez geométrica de Fisher y el sesgo implícito de SGD hacia mínimos planos
Descubre cómo la nitidez geométrica de Fisher resuelve la controversia sobre mínimos planos y generalización, con pruebas de invariancia y PAC-Bayes.
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Efectos no lineales determinan la estabilidad de GD y SGD. Oscilaciones o divergencia van más allá del análisis lineal. Estudio clave para optimización.
Descubre cómo el ruido en el SGD guía la selección de mínimos planos mediante exploración y congelación transitoria, mejorando la generalización en deep
Descubre cómo el método DPPF permite entrenar modelos con menos comunicación y mejor generalización, encontrando mínimos planos de forma colaborativa.
Descubre cómo la amplificación de ruido basada en planos de bits revela artefactos en videos generados por IA, superando métodos en el benchmark HardGVD.
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