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Neuer Beitrag auf dem Workshop Interactive Adaptive Learning (IAL), ECML PKDD 2023
Das Papier mit dem Titel "Role of Hyperparameters in Deep Active Learning" von Denis Huseljic, Marek Herde, Paul Hahn und Bernhard Sick befasst sich mit dem oft übersehenen Problem der Auswahl geeigneter Trainingshyperparameter (HPs), wie z. B. der Lernrate, die eine entscheidende Rolle dabei spielen, wie tiefe neuronale Netze während jedes Trainingszyklus lernen. Die Studie zeigt, dass die Optimierung dieser Hyperparameter dazu beitragen kann, die Leistungsunterschiede zwischen verschiedenen DAL-Strategien zu verringern
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Neuer Beitrag auf dem Workshop Interactive Adaptive Learning (IAL), ECML PKDD 2023
Das Papier mit dem Titel "Role of Hyperparameters in Deep Active Learning" von Denis Huseljic, Marek Herde, Paul Hahn und Bernhard Sick befasst sich mit dem oft übersehenen Problem der Auswahl geeigneter Trainingshyperparameter (HPs), wie z. B. der Lernrate, die eine entscheidende Rolle dabei spielen, wie tiefe neuronale Netze während jedes Trainingszyklus lernen. Die Studie zeigt, dass die Optimierung dieser Hyperparameter dazu beitragen kann, die Leistungsunterschiede zwischen verschiedenen DAL-Strategien zu verringern
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Neuer Beitrag auf dem Workshop Interactive Adaptive Learning (IAL), ECML PKDD 2023
Das Papier mit dem Titel "Role of Hyperparameters in Deep Active Learning" von Denis Huseljic, Marek Herde, Paul Hahn und Bernhard Sick befasst sich mit dem oft übersehenen Problem der Auswahl geeigneter Trainingshyperparameter (HPs), wie z. B. der Lernrate, die eine entscheidende Rolle dabei spielen, wie tiefe neuronale Netze während jedes Trainingszyklus lernen. Die Studie zeigt, dass die Optimierung dieser Hyperparameter dazu beitragen kann, die Leistungsunterschiede zwischen verschiedenen DAL-Strategien zu verringern