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ReLU 神经网络的凸松弛在多项式时间内近似全局最优
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了采用权重衰减正则化的两层 ReLU 网络与其凸松弛之间的最优性差距，揭示了在随机训练数据情况下原问题与其松弛之间相对最优性差距可以通过 O (√log n) 的因子进行界定。此外，在合理假设下，随机初始化参数的局部梯度方法几乎必定收敛于训练损失较低点，此结果相对现有结果而言具有指数级改进，并对解释局部梯度方法为何行之有效提供了新的见解。
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关键要点
- 研究了权重衰减正则化的两层 ReLU 网络与其凸松弛之间的最优性差距。
- 在随机训练数据情况下，原问题与其松弛之间的相对最优性差距可以通过 O(√log n) 的因子进行界定。
- 应用简单的算法可在多项式时间内解决原非凸问题。
- 在合理假设下，随机初始化参数的局部梯度方法几乎必定收敛于训练损失较低点。
- 该结果相对现有结果具有指数级改进，提供了新的见解解释局部梯度方法的有效性。
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