The article deals with methods for reducing the complexity of approximating models.
Probabilistic substantiation of distillation and privileged teaching methods is proposed …

The paper is devoted to deep learning model complexity. It is estimated by Bayesian
inference and based on a computational budget. The idea of the proposed method is to …

This paper investigates the problem of the deep learning model optimization. We propose a
method to control the model complexity. The minimum description length is interpreted as …

Исследуется задача построения модели глубокого обучения. Предлагается способ
контроля ее сложности. Под сложностью модели понимается минимальная длина …

В работе рассматривается задача оптимизации модели глубокого обучения. Под
моделью глубокого обучения понимается суперпозиция дифференцируемых по …

Исследуется проблема выбора оптимальной структуры модели. Моделью служит
суперпозиция обобщенных линейных моделей, элементами которой являются …

Для задач обучения глубоких искусственных нейронных сетей сравниваются два
класса алгоритмов поиска экстремума: методы первого порядка и методы первого …