AI・機械学習
2026年5月22日 15:59
フラットな最小値は幻想なのか
フラットな最小値がより良い汎化と相関するという広く信じられている見方は、モデル自体の根本的な性質ではなく、パラメータ化の選択によって生じた幻想に基づいているかもしれません。根拠： ニューラルネットワークの損失ランドスケープは座標に依存しません。損失関数 $\mathcal{L}(\theta)$ はパラメータ化 $\theta$ に明示的に依存しています。
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#正則化
AI・機械学習
2026年3月30日 22:13
DeLuLuはもう不要：物理学にインスパイアされたカーネルネットワークによる幾何学的に根拠づけられたニューラル計算
現代の深いニューラルネットワークは計算を標準化されたパイプラインに分解しています。線形変換、非線形活性化、正規化層です。このアーキテクチャパターンは原理的な導出ではなく経験的観察から生まれました。広く採用されている活性化関数（ReLU（整流線形ユニット）、GELU（ガウス誤差線形ユニット）およびそれらの変種）は明示的な幾何学的根拠を欠いています。これらは基礎となるデータ多様体構造とは独立に動作する区分的近似として機能します。