Ogni grafico corrisponde a
una rete neurale convoluzionale addestrata su
CIFAR-10 con diverse accuratezze di classificazione. La densità di probabilità (asse y) delle distribuzioni dei margini normalizzate (asse x) su 4 livelli di una rete viene mostrata per tre diversi modelli con una generalizzazione progressivamente migliore (da sinistra a destra). Le distribuzioni dei margini normalizzate sono fortemente correlate all'accuratezza del test, il che suggerisce che possono essere utilizzate come indicatore per prevedere il gap di generalizzazione di una rete. Consulta
il nostro paper per maggiori dettagli su queste reti.
