自监督神经网络的无穷宽度极限
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了自监督学习中宽神经网络的核行为与损失函数之间关系的数学依据缺乏的问题。通过分析在Barlow Twins损失下训练的两层神经网络，我们证明了当网络宽度趋近于无穷大时，NTK确实变为常数。这一发现为经典核理论在理解宽神经网络的自监督学习提供了严格的理论基础，并推导出与神经网络有限宽度相关的泛化误差界限。
本研究探讨了自监督学习中宽神经网络的核行为与损失函数之间的关系。通过分析Barlow Twins损失下的两层网络，证明了当网络宽度趋近无穷大时，NTK变为常数，从而为理解宽神经网络提供了理论基础，并推导了泛化误差的界限。
