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弱交互数据上浅层ReLU网络的收敛性
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了经过梯度流训练的单隐藏层ReLU网络在$n$个数据点上的收敛性，发现宽度为$ ext{log}(n)$的网络能够高概率实现全局收敛，并揭示了收敛速度的渐近特征。
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关键要点
- 本文研究了经过梯度流训练的单隐藏层ReLU网络的收敛性。
- 研究填补了高维环境中输入样本低相关性带来的研究空白。
- 宽度为log(n)的网络能够高概率实现全局收敛。
- 提供了收敛速度的渐近特征。
- 收敛率在某个相变现象中从下界到上界演变。
- 分析结果有助于理解弱交互数据的学习特性。
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