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高斯过程的随机梯度下降方法
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了使用隐式正则化训练深度神经网络的方式，证明了 SGD 最小化了一个与分布式权重后验分布相关的平均势能加一个熵正则化项，但这个势能通常与原始损失函数不同。同时，文章表明 SGD 在经典意义下甚至不会收敛，因为对于深度网络，SGD 的梯度噪声是高度非各向同性的。作者在附录中给出了这些声明的广泛经验验证。
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关键要点
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SGD 使用隐式正则化训练深度神经网络的方式难以界定。
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SGD 最小化了与分布式权重后验分布相关的平均势能和熵正则化项。
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该势能通常与原始损失函数不同。
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SGD 在经典意义下可能不会收敛。
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深度网络中，SGD 的梯度噪声高度非各向同性。
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附录中提供了这些声明的广泛经验验证。
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