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p-Laplacian 变换器
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种基于流形正则化的新型正则化技术，用于训练具有局部稳定性的深度神经网络。该正则化器基于图拉普拉斯矩阵的稀疏化，能够在高维空间中保持数据的稀疏性。
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关键要点
- 该文介绍了一种基于流形正则化的新型正则化技术。
- 该正则化器基于图拉普拉斯矩阵的稀疏化。
- 该技术能够在高维空间中保持数据的稀疏性。
- 经验证明，网络表现出稳定性，能够在不同的扰动模型下经受良好的检验。
- 该技术高效，与网络的额外两个并行前向传递的开销相当。
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