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深度学习的核范数正则化
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种利用矩阵流形的几何性质对神经网络的归一化参数进行优化的方法，通过层次化的权重归一化和初始化网络，以及基于高维球面上的指数映射进行更新，避免了手动调优和学习率的调度，为优化归一化神经网络提供了自动化的流程。
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关键要点
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提出了一种利用矩阵流形的几何性质自动优化神经网络归一化参数的方法。
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通过层次化的权重归一化限制利普希茨常数，增强梯度的可靠性。
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方法包括初始化网络和根据初始化网络的2-2增益对数据进行归一化。
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算法基于高维球面上的指数映射进行更新。
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提供了两种确定下降步长的算法，第一种利用目标函数的自动微分，第二种利用架构感知的主导次数极小化框架。
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避免了手动调优和学习率的调度，实现了优化归一化神经网络的自动化流程。
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