Vista de la Regla de Renormalización espectral del aprendizaje

Resumen del corpus

Se estudia la convergencia de capas en redes neuronales profundas utilizando ideas de la Regla de Renormalización-Grupo Wilsoniana. Se postula que el exponente $\\alpha=2$ marca el límite entre aprendizaje estable y sobreajuste. Los resultados sugieren una visión de la Regla de Renormalización-Grupo espectral del aprendizaje, indicando que las redes neuronales pueden alcanzar una estructura espectral común.