Evolution imposes an inductive bias that alters and accelerates learning dynamics
Ce papier démontre que l'optimisation évolutionniste agit comme un biais inductif crucial qui préconditionne les réseaux de neurones artificiels, leur permettant d'exhiber des dynamiques d'apprentissage latent uniques et d'atteindre un réglage fin rapide vers une performance optimale avec nettement moins de données que les réseaux initialisés aléatoirement.