Do your eyes glaze over when looking at a long list of annual health insurance enrollment options – or maybe while you’re trying to calculate how much you owe the IRS? You might be wondering the same thing we are: Where’s the guidebook for all of this grown-up stuff? Whether opening a bank account, refinancing student loans, or purchasing car insurance (...um, can we just roll the dice without it?), we’re just as confused as you are. Enter: “Grown-Up Stuff: How to Adult” a podcast dedicated ...
…
continue reading
เนื้อหาจัดทำโดย Oxford University เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก Oxford University หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal
Player FM - แอป Podcast
ออฟไลน์ด้วยแอป Player FM !
ออฟไลน์ด้วยแอป Player FM !
Distribution-dependent generalization bounds for noisy, iterative learning algorithms
Manage episode 293114057 series 1610930
เนื้อหาจัดทำโดย Oxford University เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก Oxford University หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal
Karolina Dziugaite (Element AI), gives the OxCSML Seminar on 26th February 2021. Abstract: Deep learning approaches dominate in many application areas. Our understanding of generalization (relating empirical performance to future expected performance) is however lacking. In some applications, standard algorithms like stochastic gradient descent (SGD) reliably return solutions with low test error. In other applications, these same algorithms rapidly overfit. There is, as yet, no satisfying theory explaining what conditions are required for these common algorithms to work in practice. In this talk, I will discuss standard approaches to explaining generalization in deep learning using tools from statistical learning theory, and present some of the barriers these approaches face to explaining deep learning. I will then discuss my recent work (NeurIPS 2019, 2020) on information-theoretic approaches to understanding generalization of noisy, iterative learning algorithms, such as Stochastic Gradient Langevin Dynamics, a noisy version of SGD.
…
continue reading
51 ตอน
Manage episode 293114057 series 1610930
เนื้อหาจัดทำโดย Oxford University เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก Oxford University หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal
Karolina Dziugaite (Element AI), gives the OxCSML Seminar on 26th February 2021. Abstract: Deep learning approaches dominate in many application areas. Our understanding of generalization (relating empirical performance to future expected performance) is however lacking. In some applications, standard algorithms like stochastic gradient descent (SGD) reliably return solutions with low test error. In other applications, these same algorithms rapidly overfit. There is, as yet, no satisfying theory explaining what conditions are required for these common algorithms to work in practice. In this talk, I will discuss standard approaches to explaining generalization in deep learning using tools from statistical learning theory, and present some of the barriers these approaches face to explaining deep learning. I will then discuss my recent work (NeurIPS 2019, 2020) on information-theoretic approaches to understanding generalization of noisy, iterative learning algorithms, such as Stochastic Gradient Langevin Dynamics, a noisy version of SGD.
…
continue reading
51 ตอน
ทุกตอน
×ขอต้อนรับสู่ Player FM!
Player FM กำลังหาเว็บ