Další
Živý přenos začne již brzy!
Živý přenos již skončil.
Prezentace ještě nebyla nahrána!
  • title: On the Effective Number of Linear Regions in Shallow Univariate ReLU Networks: Convergence Guarantees and Implicit Bias
      0:00 / 0:00
      • Nahlásit chybu
      • Nastavení
      • Playlisty
      • Záložky
      • Titulky Off
      • Rychlost přehrávání
      • Kvalita
      • Nastavení
      • Debug informace
      • Server sl-yoda-v2-stream-008-alpha.b-cdn.net
      • Velikost titulků Střední
      • Záložky
      • Server
      • sl-yoda-v2-stream-008-alpha.b-cdn.net
      • sl-yoda-v2-stream-008-beta.b-cdn.net
      • 1159783934.rsc.cdn77.org
      • 1511376917.rsc.cdn77.org
      • Titulky
      • Off
      • English
      • Rychlost přehrávání
      • Kvalita
      • Velikost titulků
      • Velké
      • Střední
      • Malé
      • Mode
      • Video Slideshow
      • Audio Slideshow
      • Slideshow
      • Video
      Moje playlisty
        Záložky
          00:00:00
            On the Effective Number of Linear Regions in Shallow Univariate ReLU Networks: Convergence Guarantees and Implicit Bias
            • Nastavení
            • Sync diff
            • Kvalita
            • Nastavení
            • Server
            • Kvalita
            • Server

            On the Effective Number of Linear Regions in Shallow Univariate ReLU Networks: Convergence Guarantees and Implicit Bias

            28. listopadu 2022

            Řečníci

            IS

            Itay Safran

            Řečník · 0 sledujících

            GV

            Gal Vardi

            Řečník · 0 sledujících

            JDL

            Jason D. Lee

            Řečník · 0 sledujících

            O prezentaci

            We study the dynamics and implicit bias of gradient flow (GF) on univariate ReLU neural networks with a single hidden layer in a binary classification setting. We show that when the labels are determined by the sign of a target network with r neurons, with high probability over the initialization of the network and the sampling of the dataset, GF converges in direction (suitably defined) to a network achieving perfect training accuracy and having at most 𝒪(r) linear regions, implying a generali…

            Organizátor

            N2
            N2

            NeurIPS 2022

            Účet · 952 sledujících

            Baví vás formát? Nechte SlidesLive zachytit svou akci!

            Profesionální natáčení a streamování po celém světě.

            Sdílení

            Doporučená videa

            Prezentace na podobné téma, kategorii nebo přednášejícího

            Revisiting Realistic Test-Time Training: Sequential Inference and Adaptation by Anchored Clustering
            04:51

            Revisiting Realistic Test-Time Training: Sequential Inference and Adaptation by Anchored Clustering

            Yongyi Su, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2022 2 years ago

            Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %

            A Unified Hard-Constraint Framework for Solving Geometrically Complex PDEs
            01:00

            A Unified Hard-Constraint Framework for Solving Geometrically Complex PDEs

            Songming Liu, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2022 2 years ago

            Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %

            Evaluating Robustness to Dataset Shift via Parametric Robustness Sets
            05:05

            Evaluating Robustness to Dataset Shift via Parametric Robustness Sets

            Nikolaj Thams, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2022 2 years ago

            Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %

            Structure and Motion of Biomolecules from Cryo-EM
            32:31

            Structure and Motion of Biomolecules from Cryo-EM

            Ali Punjani, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2022 2 years ago

            Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %

            Beyond Separability: Analyzing the Linear Transferability of Contrastive Representations to Related Subpopulations
            04:48

            Beyond Separability: Analyzing the Linear Transferability of Contrastive Representations to Related Subpopulations

            Jeff Z. HaoChen, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2022 2 years ago

            Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %

            ComMU: Dataset for Combinatorial Music Generation
            05:01

            ComMU: Dataset for Combinatorial Music Generation

            Lee Hyun, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2022 2 years ago

            Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %

            Zajímají Vás podobná videa? Sledujte NeurIPS 2022