Konstantinos Pitas

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Publications associées (1)

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On Vacuous and Non-Vacuous Generalization Bounds for Deep Neural Networks

Konstantinos Pitas

Deep neural networks have been empirically successful in a variety of tasks, however their theoretical understanding is still poor. In particular, modern deep neural networks have many more parameters than training data. Thus, in principle they should over ...

EPFL2020

Publications associées (1)

On Vacuous and Non-Vacuous Generalization Bounds for Deep Neural Networks

Konstantinos Pitas

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