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Foundations of Generalization

Ziel

Arguably, the most crucial objective of Learning Theory is to understand the basic notion of generalization: How can a learning agent infer from a finite amount of data to the whole population? Today's learning algorithms are poorly understood from that perspective. In particular, best practices, such as using highly overparameterized models to fit relatively few data, seem to be in almost contradiction to common wisdom, and classical models of learning seem to be incapable of explaining the impressive success of such algorithms. The objective of this proposal is to understand generalization in overparameterized models and understand the role of algorithms in learning. Toward this task, I will consider two mathematical models of learning that shed light on this fundamental problem.

The first model is the well-studied, yet only seemingly well-understood, model of Stochastic Convex optimization. My investigations, so far, provided a new picture that is much more complex than was previously known or assumed, regarding fundamental notions such as regularization, inductive bias as well as stability. These works show that even in this, simplistic setup of learning, understanding such fundamental principles may be a highly ambitious task. On the other hand, given the simplicity of the model, it seems that such an understanding is a prerequisite to any future model that will explain modern Machine Learning algorithms.

The second model considers a modern task of synthetic data generation. Synthetic data generation serves as an ideal model to further study the tension between concepts such as generalization and memorization. Here we with a challenge to model the question of generalization, and answer fundamental questions such as: when is synthetic data original and when is it a copy of the empirical data?

Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2023-STG

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

TEL AVIV UNIVERSITY
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 1 419 375,00
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 1 419 375,00

Begünstigte (1)

Mein Booklet 0 0