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实体 Wang et al. (2026)

Wang et al. (2026)

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  1. RESEARCH · CL_30626 ·

    新理论界定了 KAN 训练的界限，揭示了隐私-实用性差距

    研究人员为训练 Kolmogorov-Arnold 网络（KANs，一种结构化的 MLP 替代方案）建立了新的理论界限。该工作分析了使用小批量随机梯度下降（SGD）训练的 KANs，包括具有相关噪声的差分隐私变体。这些发现揭示了非私有和私有训练模式之间的差距，表明差分隐私需要对数多项式网络宽度。