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Alp Yurtsever

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TOOL · CL_287111 · Oct 8 · 04:00

新凸重构方法用于深度线性神经网络

研究人员开发了一种新方法，将深度线性神经网络的训练问题重构为精确的凸问题。这是通过将网络的参数提升到一个更高维度的空间来实现的，特别是在广义完全正锥上。由此产生的凸公式与原始的非凸问题具有相同的最优值，非凸性被封装在锥约束内。这种方法通过使提升维度仅取决于输入和输出维度，而与网络深度或数据大小无关，并结合瓶颈宽度通过标量约束来简化问题。