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通过感知机的最小范数插值：显式正则化和隐式偏差
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究表明，在ReLU网络中，当数据点和参数无限增加时，经验风险最小化器趋向于最小范数插值者，这一现象依赖于网络宽度和数据点增长速率的特定消失条件。同时，研究了优化算法对最小范数插值者的偏好。
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关键要点
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研究表明，在ReLU网络中，经验风险最小化器趋向于最小范数插值者。
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这一现象依赖于网络宽度和数据点增长速率的特定消失条件。
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研究了优化算法对最小范数插值者的偏好。
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通过对已知区域进行插值，证明了上述结论。
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在显式和隐式正则化情况下，数值方法研究了常见优化算法的偏好。
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