Die Vapnik-Chervonenkis (VC) -Dimensionsformel für neuronale Netze reicht von bis , wobei im ungünstigsten Fall die Anzahl der Kanten und ist die Anzahl der Knoten. Die Anzahl der Trainingsmuster, die für eine starke Generalisierungsgarantie erforderlich sind, ist linear zur VC-Dimension.O (...
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Warum ist Deep Learning trotz der schlechten VC-Dimension sehr beliebt?