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多神经元释放了凸松弛下ReLU网络的表达能力
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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
本文研究了两层ReLU网络在权重衰减正则化下与其凸松弛的最优性差距。结果显示，在随机数据下，原问题与松弛问题的最优性差距可用O(√log n)界定。简单算法能在多项式时间内解决非凸问题。合理假设下，随机初始化的局部梯度法几乎总能收敛到低训练损失点，改进了现有结果并提供新见解。
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关键要点
- 研究了两层ReLU网络在权重衰减正则化下与其凸松弛的最优性差距。
- 在随机数据情况下，原问题与松弛问题的最优性差距可用O(√log n)界定。
- 简单算法能在多项式时间内解决非凸问题。
- 在合理假设下，随机初始化的局部梯度法几乎总能收敛到低训练损失点。
- 该结果相对现有结果具有指数级改进，并提供了新的见解。
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