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Publications associées (3)

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Learning curves for the multi-class teacher-student perceptron

Elisabetta Cornacchia, Francesca Mignacco, Lenka Zdeborová, Bruno Loureiro, Bruno Loureiro

One of the most classical results in high-dimensional learning theory provides a closed-form expression for the generalisation error of binary classification with a single-layer teacher-student perceptron on i.i.d. Gaussian inputs. Both Bayes-optimal (BO) ...

IOP Publishing Ltd2023

Stochasticity helps to navigate rough landscapes: comparing gradient-descent-based algorithms in the phase retrieval problem

Francesca Mignacco, Lenka Zdeborová

In this paper we investigate how gradient-based algorithms such as gradient descent (GD), (multi-pass) stochastic GD, its persistent variant, and the Langevin algorithm navigate non-convex loss-landscapes and which of them is able to reach the best general ...

2021

Dynamical mean-field theory for stochastic gradient descent in Gaussian mixture classification

Francesca Mignacco, Florent Gérard Krzakala, Lenka Zdeborová

We analyze in a closed form the learning dynamics of stochastic gradient descent (SGD) for a single layer neural network classifying a high-dimensional Gaussian mixture where each cluster is assigned one of two labels. This problem provides a prototype of ...

Curran Associates, Inc.2020