Новый метод раскрывает скрытые измерения нейросетей
AI Изображение создано с помощью ИИ и носит иллюстративный характер
Ученые предложили свежий подход к оценке сложности данных, которые создают нейронные сети. Это помогает глубже понять, как они обучаются. В основе работы лежит размерность Патнаика-Пирсона — мера внутренней размерности данных. Она связывает современные теории обучения нейросетей с поведением трансформеров. Исследование проливает свет на то, как устроены эти системы изнутри. Данную информацию сообщает Naked Science.
