English(EN) Mitigating the Curse of Dimensionality in Uniform Convergence of Deep Neural Networks via Smooth Activations

新论文解决深度神经网络中的维度灾难问题

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] · 2026-06-04 02:24

一篇新论文提出了一个理论框架，以解决深度神经网络（DNN）中的维度灾难问题。该研究侧重于平滑激活的DNN，证明了它们能够实现可靠的均匀收敛保证。对于需要最坏情况可靠性的统计学习任务，这种方法提供了一种理论上合理且实用的替代标准ReLU网络的方法。 AI

影响引入了用于更平滑DNN收敛的理论框架，有可能提高统计学习任务的可靠性。

排序理由该集群包含一篇详细介绍机器学习理论进展的学术论文。

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arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Yizhe Ding, Runze Li, Jia Liu, Lingzhou Xue · 2026-06-05 04:00

通过平滑激活函数缓解深度神经网络均匀收敛的维度灾难

arXiv:2606.05599v1 Announce Type: cross Abstract: This paper establishes a theoretical framework for the uniform convergence of smoothly activated deep neural network (DNN) estimators. While standard ReLU networks achieve minimax-optimal rates in the $L^2(P)$ norm for various non…
arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Lingzhou Xue · 2026-06-04 02:24

通过平滑激活函数缓解深度神经网络均匀收敛中的维度灾难

This paper establishes a theoretical framework for the uniform convergence of smoothly activated deep neural network (DNN) estimators. While standard ReLU networks achieve minimax-optimal rates in the $L^2(P)$ norm for various nonparametric regression tasks, we establish a theore…