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FilesView.vue

Blame
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    01data 1.38 KiB
    
    <frame>
    <ignore>first thougth: chance l2 to ln</ignore>
    <split>
    <que>
    <list>
    <e>Eine erste Idee könnte es sein, die Norm zu verändern</e>
    <e>l1 anstatt l2 hätte den Vorteil, das einmal falsch zu raten nicht schlimmer ist, als zweimal halb so falsch zu raten</e>
    <e>Außerdem verändert das die Invertierbarkeit nicht</e>
    <e>Aber es zeigt sich, das das dafür sorgt, das das Netzwerk lieber einen großen Fehler in Kauf nimmt als mehrere Sachen falsch zu machen (auf l1 und l 0.5, l3 zeigt im grunde keine Unterschiede zu l2)</e>
    </list>
    </que>
    <que>
    <i f="rtvl log 0 -9" f2="rootdraw16">oben: ln verändert nicht die invertierbarkeit, unten:beipielbild eines l 0.5 netzwerk</i>
    </que>
    </split>
    </frame>
    
    <frame>
    <ignore>gewichte loss mit pt</ignore>
    <split>
    <que>
    <list>
    <e>Eine andere Idee wäre es Events einfach zu gewichten</e>
    <e>möglich wäre das z.B. mit #p_T#</e>
    <e>Die Frage bleibt wie?</e>
    <l2st>
    <e>#p_T# fällt stark ab, also würde ein lineares gewicht dafür sorgen, das die letzten Teilchen im Grunde egal sind</e>
    <e>#ln(p_T)**alpha# kann je nach #alpha# durchaus nur einem Faktor 2 entsprechen, außerdem ist #alpha# arbitrary</e>
    </l2st>
    <e>verwirrt das Netzwerk, und gewichtete Netzwerke ist schlechterer Autoencoder</e>
    </list>
    </que>
    <que>
    <i f="ptdraw16" f2="ptweigdraw16">pt verteilung für ein oben: ungewichtetes, unten: pt gewichtetes Netzwerk</i>
    </que>
    </split>
    </frame>