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English(EN) Generalization analysis with deep ReLU networks for metric and similarity learning

深度ReLU网络在度量学习和相似性学习中的泛化分析

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一个新的理论框架，用于分析深度ReLU网络在度量学习和相似性学习中的泛化性能。该研究推导了这些学习任务的真实度量的显式形式，从而能够构建一个结构化的深度ReLU神经网络作为近似。这项工作通过控制近似误差和估计误差，建立了显式的超额风险界限，这是度量学习和相似性学习的首次此类泛化分析。 AI

影响 为理解特定机器学习任务中模型的泛化提供了理论基础。

排序理由 学术论文，为深度ReLU网络在度量学习和相似性学习中的泛化提供了理论分析和泛化界限。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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深度ReLU网络在度量学习和相似性学习中的泛化分析

报道来源 [1]

  1. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Junyu Zhou, Puyu Wang, Ding-Xuan Zhou ·

    Generalization analysis with deep ReLU networks for metric and similarity learning

    arXiv:2405.06415v2 Announce Type: replace Abstract: While metric and similarity learning has been extensively studied from several theoretical perspectives, a rigorous understanding of its generalization performance is still lacking. In this paper, we investigate the generalizati…

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