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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

💡 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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