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用平滑 l0 正则化的熵误差函数的 SGD 方法用于神经网络
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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
本文阐述了深度神经网络在某些情况下表现更好的原因，并推导了使用ReLU激活函数的DNN估计器的泛化误差。同时指出DNN的收敛速率几乎是最优的，为选择合适的DNN层数和边提供了指导。
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关键要点
- 深度神经网络在某些情况下表现优于其他模型。
- 通过考虑非光滑函数，推导了使用ReLU激活的DNN的泛化误差。
- DNN的收敛速率几乎是最优的。
- 某些流行模型未达到最优收敛速率。
- 为选择合适的DNN层数和边提供了指导。
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