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给定神经网络中全连接层的最小神经元数量（第一近似）
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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
本文研究了使用梯度下降训练的两层神经网络在神经切向核范围内的泛化性质。研究发现网络在早停止的情况下能够以最小化最优的快速收敛速度进行非参数回归，并改进了现有结果。训练过程中权重保持在初始化附近的一个领域内。
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关键要点
- 研究了使用梯度下降训练的两层神经网络的泛化性质。
- 分析了早停止的梯度下降在再现核希尔伯特空间中的非参数回归框架。
- 得到了最小化最优的快速收敛速度。
- 准确跟踪了泛化所需的隐藏神经元数量，并改进了现有结果。
- 展示了训练过程中权重保持在初始化附近的领域内。
- 权重的保持半径取决于回归函数的平滑度和与NTK相关的积分算子的特征值衰减等结构假设。
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