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理解为压缩：非线性复杂性视角
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究发现，延迟记忆后的泛化现象是由于网络压缩导致的，提出了线性映射数（LMN）来衡量网络复杂度。LMN更能自然地解释为信息/计算，并且在压缩阶段与测试损失呈线性关系。此外，LMN还揭示了XOR网络在两个泛化解之间切换的有趣现象。LMN是作为神经网络版的科尔莫哥洛夫复杂性的一个有希望的候选。
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关键要点
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延迟记忆后的泛化现象被归因于网络压缩。
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定义了线性映射数（LMN）来衡量网络复杂度。
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LMN 是针对 ReLU 网络的线性区域数的一般化版本。
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LMN 可以自然地解释为信息/计算，而 L2 范数不能。
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在压缩阶段，LMN 与测试损失呈线性关系。
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LMN 揭示了 XOR 网络在两个泛化解之间切换的现象。
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LMN 是神经网络版的科尔莫哥洛夫复杂性的有希望候选。
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