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Generalization Bounds of Architecture-Independent Overparameterized Deep ReLU Networks
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内容提要
本研究探讨了过参数化神经网络的泛化能力，证明测试误差与过参数化水平及VP维度无关。提出了一种新方法，通过构建零损失最小化器，发现泛化误差与数据几何、激活函数的光滑性及权重范数相关。
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关键要点
- 本研究探讨了过参数化神经网络的泛化能力。
- 证明测试误差与过参数化水平及VP维度无关。
- 提出了一种新方法，通过构建零损失最小化器。
- 发现泛化误差与数据几何、激活函数的光滑性及权重范数相关。
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