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SGD 在两层神经网络中寻找并调整特征，具有近乎最优的样本复杂度：以 XOR 问题为案例研究
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了使用SGD训练任意宽度的两层神经网络，证明了第一层权重将收敛于真实模型的k维主子空间，使用SGD训练的ReLU NNs可以通过恢复主方向来学习单指标目标，其样本复杂度与d成线性关系。
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关键要点
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研究使用随机梯度下降（SGD）训练任意宽度的两层神经网络（NN）。
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输入 x 是高斯分布，目标 y 遵循多指数模型。
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证明了NN的第一层权重将收敛于真实模型的k维主子空间。
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建立了一个独立于NN宽度的一般化误差边界。
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使用SGD训练的ReLU NNs可以通过恢复主方向来学习单指标目标。
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样本复杂度与d成线性关系，而不是通过已知的p次多项式样本要求。
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表明初始化时使用SGD训练的NNs可以胜过神经切向核。
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