对称性引导学习的结构约束
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。对称性在当代神经网络中普遍存在，本文揭示了损失函数对学习模型的学习行为影响的重要性，证明了损失函数的每个镜像对称性都会带来一种结构约束，当权重衰减或梯度噪音较大时，这种约束成为一种被偏爱的解决方案。作为直接的推论，我们展示了重新缩放对称性导致稀疏性，旋转对称性导致低秩性，置换对称性导致同质集成。然后，我们展示了理论框架可以解释神经网络中可塑性的丧失和各种崩溃现象，并提出如何使用对称性来设计能...
本文探讨了损失函数对神经网络学习行为的影响，证明了对称性会带来结构约束，展示了对称性导致的稀疏性、低秩性和同质集成，并提出了使用对称性设计算法建议的方法。同时，解释了神经网络中可塑性的丧失和崩溃现象。
