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关于正则化 NTK 动态的一点说明及其在 PAC-Bayesian 训练中的应用
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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
该研究通过限制参数保持接近初始值，建立了神经网络的显式动力学，使网络保持在惰性训练状态。研究发现，标准的神经切线核（NTK）可以控制训练期间的演变。这一研究为研究网络优化泛化目标提供了一个适当的框架，有助于对这类网络的理论理解做出更深入的贡献。
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关键要点
- 研究建立了神经网络的显式动力学，限制参数接近初始值。
- 网络保持在惰性训练状态，能够在线性化初始状态下的动力学。
- 标准的神经切线核（NTK）控制训练期间的演变。
- 正则化在描述动力学的微分方程中产生额外的项。
- 该研究为广泛网络优化泛化目标的演变提供了框架。
- 有助于对这类网络的理论理解做出更深入的贡献。
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