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基于切空间敏感性的 ReLU 网络的优化相关泛化界
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种对前馈 ReLU 网络的泛化误差进行 PAC 类型边界的方法，通过估计网络集合的 Rademacher 复杂度来解释过度参数化的模型能够在拟合训练数据的同时表现出良好的泛化能力。实验证实了该方法在 MNIST 和 CIFAR-10 数据集上的有效性。
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关键要点
- 提出了一种对前馈 ReLU 网络的泛化误差进行 PAC 类型边界的方法。
- 通过估计网络集合的 Rademacher 复杂度来解释过度参数化模型的泛化能力。
- 关键思想是限定网络梯度对优化轨迹上输入数据扰动的敏感性。
- 所得到的边界不显式依赖于网络的深度。
- 在 MNIST 和 CIFAR-10 数据集上进行了实验证实该方法的有效性。
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