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深度神经网络的相关数据的广义上界
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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
该研究提出了一种新的神经网络族的表征，建立了一种基于边际的数据相关的广泛深度神经网络泛化误差界限，并将其与深度、宽度以及网络的雅可比矩阵联系起来。该研究实现了更紧的泛化下界，可以进一步改善泛化下界。该研究的结果可以应用于推导流行的体系结构，包括卷积神经网络和残差网络。
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关键要点
- 研究提出了一种新的神经网络族的Lipschitz属性的表征。
- 建立了一种基于边际的数据相关的广泛深度神经网络泛化误差界限。
- 泛化下界与深度、宽度及网络的雅可比矩阵相关联。
- 实现了比现有结果更紧的泛化下界。
- 对于损失有界的情况，可以进一步改善泛化下界。
- 结果适用于推导卷积神经网络和残差网络等流行体系结构。
- 在实现相同泛化误差的同时，允许选择更大的权重矩阵参数空间。
- 提供了数值评估以支持理论结果。
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