The paper investigates hyperparameter optimization problem. Hyperparameters are the
parameters of model parameter distribution. The adequate choice of hyperparameter values …

We consider the problem of model selection for deep learning models of suboptimal
complexity. The complexity of a model is understood as the minimum description length of …

The ongoing COVID-19 pandemic and necessity of mass control of population makes to
create inexpensive rapid diagnostic methods that could replace or complement existing …

Рассматривается задача выбора моделей глубокого обучения субоптимальной
сложности. Под сложностью модели понимается минимальная длина описания …

This paper addresses the problem of the optimal recurrent neural network selection. It
asserts the neural network evidence lower bound as the optimal criteria for selection. It …

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 …

Рассматривается задача выбора моделей глубокого обучения субоптимальной
сложности. Под сложностью модели понимается минимальная длина описания …

Актуальность темы. В работе исследуются методы категоризации и классификации
текстовых документов, автоматически структурирующие документы в виде иерархий …

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 …