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Divergence of Empirical Neural Tangent Kernel in Classification Problems
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了全连接神经网络和残差神经网络在分类问题中的过拟合现象，揭示了训练时间无限延长时经验NTK与真实NTK之间的差异，强调了经验NTK的不收敛性对神经网络理论理解的重要性。
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关键要点
- 本文探讨全连接神经网络和残差神经网络在分类问题中的过拟合现象。
- 揭示训练时间无限延长时经验NTK与真实NTK之间的差异。
- 强调经验NTK的不收敛性对神经网络理论理解的重要性。
- 研究证明在交叉熵损失下，经验NTK的不收敛性对神经网络的理论理解带来了重要启示。
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