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实体 Noam Razin

Noam Razin

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  1. TOOL · CL_228978 ·

    基于秩的泛化分析推动深度学习理论发展 · arXiv 研究

    一篇新论文提出，秩的概念是理解深度学习的基础，尤其是在泛化和表达能力方面。研究表明，基于梯度的训练可以隐式地将神经网络正则化至较低的秩，这可能解释了其在图像和文本等自然数据上的泛化能力。该研究还利用量子物理学中的秩概念来表征图神经网络的建模能力，并提出了对设计正则化方案和数据预处理的实际意义。