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Yuanfan Li

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TOOL · CL_68511 · Jun 3 · 04:00

深度ReLU网络通过梯度下降实现最优泛化率

研究人员为深度ReLU网络中的梯度下降建立了最优泛化率，这是超越先前研究成果的重要一步。这项新工作实现了与核方法中看到的极小极大最优率相当的速率，克服了早期研究产生的次优率或需要网络深度指数依赖性的限制。一项关键的技术创新在于控制参考模型附近的激活模式，从而为通过梯度下降训练的深度ReLU网络带来了更强的Rademacher复杂度界限。