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Shihua Zhang
Shihua Zhang
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深度残差网络学习Wasserstein空间中的测地线
一篇新的arXiv论文提出，深度残差网络（ResNets）在训练过程中学习Wasserstein空间中的测地线。该研究使用连续性方程对ResNet前向传播进行建模，表明带有L2正则化的ResNets比普通网络更有效地逼近这条测地线。这种改进的逼近被认为是ResNets优化和泛化能力更好的原因。
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演化博弈论解读深度神经网络中的捷径学习
研究人员开发了一个新的理论框架，利用演化博弈论来理解深度神经网络中的捷径学习。该研究正式定义了核心特征和捷径特征，将数据样本建模为玩家，将神经切线特征建模为策略。研究结果表明，梯度下降和随机梯度下降会导致不同的稳定状态，其中梯度下降倾向于捷径优化，而随机梯度下降倾向于核心优化。