深度神经网络的相关数据的广义上界

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。