INFORMATION-THEORETIC LIMITS FOR DEEP NEURAL NETWORKS

Informations projet

IT-DNN

N° de convention de subvention: 893082

DOI

10.3030/893082

Projet clôturé

Date de signature de la CE 23 Mars 2020

Date de début 1 Avril 2020

Date de fin 31 Mars 2022

Financé au titre de

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Coût total

€ 203 852,16

Contribution de l’UE

€ 203 852,16

Coordonné par

CHALMERS TEKNISKA HOGSKOLA AB
Sweden

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Publications

Conference proceedings (2)

A Unified View on PAC-Bayes Bounds for Meta-Learnin

Auteurs: Arezou Rezazadeh
Publié dans: 39th International Conference on Machine Learning (ICML 2022), Numéro 17-23 July 2022, 2022, Page(s) https://research.chalmers.se/en/publication/532756, ISSN 16218576-18595
Éditeur: Proceedings of the 39 th International Conference on Machine Learning

Conditional Mutual Information-Based Generalization Bound for Meta Learning

Auteurs: Arezou Rezazadeh, Sharu Theresa Jose, Giuseppe Durisi, Osvaldo Simeone
Publié dans: 2021 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT), Numéro 12-20 July 2021, 2021, Page(s) https://research.chalmers.se/publication/526178/file/526178_Fulltext.pdf, ISBN 978-1-5386-8210-4
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/isit45174.2021.9518020