English(EN) Singular Curvature in ReLU Training:Differentiation and the Gradient-Flow Limit Need Not Commute

新研究揭示ReLU神经网络训练动力学的分歧

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-01 04:00

一篇新发表在arXiv上的论文探讨了使用ReLU激活函数训练神经网络的数学基础。研究表明，当梯度下降算法应用于这些网络时，其在连续时间极限下的行为并不总是符合预期。具体而言，该论文证明了梯度下降的离散步骤和连续流极限可能发生分歧，导致网络参数更新方式存在差异。这种分歧在严格激活事件的场景中尤为明显，离散更新可能导致显著的端点误差，而全局凸性并不能完全缓解这些误差。 AI

影响这项研究为ReLU网络的训练动力学提供了理论见解，可能影响未来的优化算法。

排序理由发表在arXiv上的学术论文，详细介绍了神经网络训练的理论发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Xiaoyang Li, Runni Zhou · 2026-09-01 04:00

ReLU训练中的奇异曲率：微分和梯度流极限不必可交换

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