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景观线性模式连接
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
神经网络的置换对称性导致非凸性，但适当的置换可以消除障碍。研究发现弱线性连接性和强线性连接性，后者更理想。此外，发现一个置换可以对齐逐步训练和稀疏化的网络序列。首次证明随着网络宽度增加，强线性连接可能是可能的。
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关键要点
- 神经网络的置换对称性导致网络损失地形的非凸性。
- 适当的置换可以消除训练网络之间的损失障碍。
- 存在弱线性连接性，意味着对于一组SGD解的网络，存在置换可以线性连接。
- 强线性连接性更理想，意味着每个网络至少存在一个置换能够与其他网络同时连接。
- 强线性连接性将导致损失地形是凸的，允许在多个独立训练的模型之间进行线性插值而不增加损失。
- 发现一个置换可以对齐逐步训练和逐步稀疏化的网络序列，展示低损失障碍。
- 首次证明在某些条件下，随着网络宽度增加，强线性连接可能是可能的。
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