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Deep Neural Variation Spaces

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  1. RESEARCH · CL_131257 ·

    新理论统一深度神经网络的深度和复杂度分析

    研究人员为深度全连接神经网络开发了一种统一的函数空间理论，提供了对网络深度和复杂性的新视角。与先前仅关注ReLU等特定类型的理论不同，该框架兼容广泛的激活函数。该理论建立了新颖的复杂度界限，表明即使在任意深度下，函数类仍然很小，并提出当复杂度由函数空间范数而非参数数量控制时，深度的表达能力优势会减弱。