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Yin
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新的随机变换提高了最小二乘回归的准确性
研究人员推出了一种新的随机变换，用于加速最小二乘回归问题。该方法结合了Hadamard展平、随机置换和高斯池化，旨在为解向量提供逐坐标的精度保证。新方法通过确保草图问题的条件独立性，解决了先前工作中的局限性，并以比先前方法更少的行数实现了所需的精度。
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新理论为深度神经网络的对抗Rademacher复杂度提供界限
研究人员首次为深度神经网络（DNN）中的对抗Rademacher复杂度（ARC）开发了理论界限。这一新界限解决了DNN泛化到受扰动测试数据的挑战，尽管它们能够拟合受扰动训练数据，但这一问题一直存在。该方法引入了“中间对抗样本”的概念和一个兼容的计算覆盖数的框架，与现有的Rademacher复杂度界限进行了定性比较。实验表明，权重范数是DNN中观察到的鲁棒泛化差距的一个重要因素。