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Jeremy Cohen
Ricercatore presso il Flatiron Institute, che lavora sulla comprensione dell'ottimizzazione nel deep learning. In precedenza: dottorato di ricerca in apprendimento automatico presso la Carnegie Mellon.
Anche con gradienti a batch completi, gli ottimizzatori DL sfidano la teoria classica dell'ottimizzazione, poiché operano al *limite della stabilità.*
Con @alex_damian_, introduciamo i "flussi centrali": uno strumento teorico per analizzare queste dinamiche che fa previsioni quantitative accurate su reti neurali reali.
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