Singuläres Lernen und Occams Rasiermesser in tiefen Monomial-Netzwerken

arXiv:2606.28464v1 Bei der Optimierung von neuronalen Netzwerken werden Gradienten-Dynamiken durch kritische Punkte beeinflusst, die aus der Architektur des Modells entstehen. Diese kritischen Punkte treten auf, wo die Jacobi-Matrix der Modellparametrisierung rangdefizient ist