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实体 Konstantinos Spiliopoulos

Konstantinos Spiliopoulos

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  1. TOOL · CL_42145 ·

    牛顿法在过参数化神经网络中收敛更快

    研究人员开发了一种用于在过参数化设置下应用于神经网络的牛顿法的收敛性分析。他们的工作表明，随着隐藏单元数量的增加，训练动力学接近由“牛顿神经网络切线核”（NNTK）决定的确定性极限。该NNTK允许指数级收敛到全局最小值，克服了影响标准梯度下降的光谱偏差问题，特别是对于高频数据分量。