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激活稀疏性的理论解释：通过平坦极小值和对抗性鲁棒性
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究发现，线性ResNets的零初始化在在线性神经网络训练中会收敛于最平滑的最小值，这些最小值对应着接近平衡网络。相邻层的权重矩阵在平坦的极小值解中相互耦合，形成了明显路径，用于体验最大增益的信号。
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关键要点
- 随机梯度下降偏好于平滑最小值的隐含偏差。
- 线性ResNets的零初始化在二次损失的线性神经网络训练中收敛于最平滑的最小值。
- 这些最小值对应着接近平衡网络。
- 相邻层的权重矩阵在平坦的极小值解中相互耦合。
- 形成了从输入到输出的明显路径，用于体验最大增益的信号。
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