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奇异摄动

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7月14日
10:52
10:52官方账号arXiv cs.LG@Cédric Gerbelot, Jean-Christophe Mourrat
本文研究无限宽两层神经网络联合优化学习错误指定的单指标模型,通过摄动参数调节第一层和第二层的相对训练速度。作者证明常数和线性分量在预测的时间尺度内以精确显式阈值恢复。进一步分析二次分量的学习起始,并表明早期学习的分量持续影响后续动态。证明基于奇异摄动流的定量近似,现象上权重测度在达到二次分量时出现奇异行为。
论文两层神经网络奇异摄动分层学习

推荐理由:这篇论文严格验证了Berthier等人的分层学习时间尺度猜想,对理解深度网络训练动态很有帮助。
原文
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