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Stochastic Subgradient Descent

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  1. TOOL · CL_245338 ·

    新研究探讨量化神经网络的STE

    本文通过统计学习理论的视角，深入探讨了用于训练两层量化神经网络的直通估计器（STE）的稳定性和泛化性。研究表明，在饱和输出机制下，STE递归等同于在凸潜在损失上的随机次梯度下降。这种等价性允许进行稳定性分析，得出明确的平均L2模型稳定性和泛化界限。研究结果在边距可分性下，提供了过度的诱导风险保证和最优阶的预期过度分类误差率。