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激活瓶颈：Sigmoid 神经网络无法预测一条直线
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
研究了Leaky ResNets，它在ResNets和全连接网络之间进行内插，通过一个超参数来决定。在无限深度极限下，研究了表示空间中的连续路径，最小化网络的参数范数。通过平衡动能和势能，提供了对ResNets中特征学习的直观理解。使用自适应层步长进行训练，以适应时间尺度的分离。
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关键要点
- 研究了Leaky ResNets，介于ResNets和全连接网络之间，依赖于超参数有效深度。
- 在无限深度极限下，研究了表示空间中的连续路径，最小化网络参数范数。
- 通过拉格朗日和哈密顿重述，强调动能和势能的平衡，提供对ResNets中特征学习的理解。
- 动能偏爱小层导数，势能偏爱低维表示，使用恒等成本进行测量。
- 对于大的有效深度，势能主导，导致时间尺度分离，表示空间从高维输入跳跃到低维表示。
- 使用自适应层步长进行训练，以适应时间尺度的分离。
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