VGGNet

新研究解释了深度神经网络为何能一致地学习特征

研究人员为一类特定的深度神经网络（DNN）——亚线性结构DNN——建立了特征学习一致性保证。这类网络以输入/输出维度和隐藏神经元数量随样本量亚线性增长为特征，即使在过参数化的情况下也能展现出一致的特征学习能力。实证研究表明，这些亚线性结构模型的性能与更宽的DNN相当或更优，并且结构分析显示，像AlexNet、VGGNet和ResNet这样的常见卷积神经网络都属于这一类别。