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Jeremy Cohen
Pesquisador no Flatiron Institute, trabalhando na compreensão da otimização em deep learning. Anteriormente: PhD em machine learning na Carnegie Mellon.
Mesmo com gradientes de lote completo, os otimizadores de DL desafiam a teoria clássica da otimização, pois operam na *fronteira da estabilidade.*
Com @alex_damian_, introduzimos "fluxos centrais": uma ferramenta teórica para analisar essas dinâmicas que faz previsões quantitativas precisas sobre redes neurais reais.
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