Part of #16741 — arc A1 — physique de l'apprentissage
Livrable
Notebook(s) sur les diagrammes de phases du grokking : les 4 phases (comprehension / grokking / memorization / confusion, Table 1), le toy model (a,b) → Dec(Ea+Eb) et le grokking MNIST (App J), les leviers (dropout, batch size, init scale, weight decay), le RQI comme proxy mesuré, et le lottery-ticket-aux-axes (App K : structure partielle présente à l'init, reconstruite en 5-10 composantes principales).
Contenu à distiller
- Les 4 phases du diagramme (Table 1) reproduites sur toy model + MNIST, multi-seed (discipline C du dépôt : jamais single-seed).
- Leviers balayés : dropout, batch size, init scale, weight decay — leur effet sur la frontière des phases.
- RQI (representation quality index) comme proxy mesurable de la transition.
- Lottery-ticket-aux-axes (App K) : la structure algorithmique est partiellement présente à l'init.
Sources
- R02 — Towards Understanding Grokking — An Effective Theory of Representation Learning (arXiv:2205.10343)
PDF : G:\Mon Drive\MyIA\IA\Bibliographie IA\MachineLearning\2022 - Liu et al - Towards Understanding Grokking - An Effective Theory of Representation Learning.pdf (sha8 88CE88DB)
Localisation papier : R02 §3-4 + App C/E/J/K — [DISTILL R02-1, 8]
Cible (vérifiée contre le dépôt)
MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/02-ML-Cours/2.9-Grokking-Generalisation.ipynb + nouveau sibling suffixe b/c (numérotation à la notebook-accretion-numbering — le notebook ne se renomme pas sans argument pédagogique écrit).
Priorité et contraintes
P1 — CPU-only, multi-seed. ML 2.9 cite déjà R02 — l'issue s'appuie sur l'existant, ne le remplace pas.
Part of #16741 — arc A1 — physique de l'apprentissage
Livrable
Notebook(s) sur les diagrammes de phases du grokking : les 4 phases (comprehension / grokking / memorization / confusion, Table 1), le toy model (a,b) → Dec(Ea+Eb) et le grokking MNIST (App J), les leviers (dropout, batch size, init scale, weight decay), le RQI comme proxy mesuré, et le lottery-ticket-aux-axes (App K : structure partielle présente à l'init, reconstruite en 5-10 composantes principales).
Contenu à distiller
Sources
PDF :
G:\Mon Drive\MyIA\IA\Bibliographie IA\MachineLearning\2022 - Liu et al - Towards Understanding Grokking - An Effective Theory of Representation Learning.pdf(sha888CE88DB)Localisation papier : R02 §3-4 + App C/E/J/K — [DISTILL R02-1, 8]
Cible (vérifiée contre le dépôt)
MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/02-ML-Cours/2.9-Grokking-Generalisation.ipynb+ nouveau sibling suffixe b/c (numérotation à lanotebook-accretion-numbering— le notebook ne se renomme pas sans argument pédagogique écrit).Priorité et contraintes
P1 — CPU-only, multi-seed. ML 2.9 cite déjà R02 — l'issue s'appuie sur l'existant, ne le remplace pas.