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The Combinatorial Theory of Dropout: Subnetworks, Graph Geometry, and Generalization
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内容提要
本文探讨了辍学机制在深度学习中的作用，提出将训练视为在高维图中对二进制子网络的随机游走。研究表明，良好泛化的子网络形成低阻抗簇，且数量随网络宽度指数增加，强调了辍学在采样中的重要性。
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关键要点
- 本文探讨了辍学机制在深度学习中的作用。
- 提出将训练视为在高维图中对二进制子网络的随机游走。
- 研究表明，良好泛化的子网络形成低阻抗簇。
- 低阻抗簇的数量随网络宽度指数增加。
- 强调了辍学在采样中的重要性。
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