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Neural Collapse is Globally Optimal in Deep Regularized ResNets and Transformers
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内容提要
本研究探讨了深度正则化的ResNet和Transformer中的神经崩溃现象，发现经过训练的全局最优解接近崩溃状态，且随着网络深度增加，这种近似更加紧密。这一发现为深度模型的应用提供了理论支持，并在计算机视觉和语言数据集上进行了验证。
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关键要点
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本研究探讨了深度正则化的ResNet和Transformer中的神经崩溃现象。
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经过训练的全局最优解接近崩溃状态，且随着网络深度增加，这种近似更加紧密。
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这一发现为深度模型的应用提供了理论支持。
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研究在计算机视觉和语言数据集上进行了验证。
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