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English(EN) Favorability of Loss Landscape with Weight Decay Requires Both Large Overparametrization and Initialization

神经网络中的权重衰减优化需要过参数化和特定初始化

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新的研究论文探讨了使用权重衰减时神经网络优化的理论基础。研究表明，在显著的过参数化下，两层ReLU网络可以实现良性的损失景观，没有虚假的局部最小值。这种良性景观主要与大的初始化范围相关，因为尽管整体景观具有有利的特性，但较小的初始化仍然可能导致收敛到虚假的局部最小值。 AI

影响 为优化神经网络提供了理论见解，可能指导未来的模型开发和训练策略。

排序理由 详细介绍神经网络优化理论发现的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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神经网络中的权重衰减优化需要过参数化和特定初始化

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Etienne Boursier, Matthew Bowditch, Matthias Englert, Ranko Lazic ·

    Favorability of Loss Landscape with Weight Decay Requires Both Large Overparametrization and Initialization

    arXiv:2505.22578v2 Announce Type: replace Abstract: The optimization of neural networks under weight decay remains poorly understood from a theoretical standpoint. While weight decay is standard practice in modern training procedures, most theoretical analyses focus on unregulari…

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