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非可微对神经网络训练的三种影响
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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
非可微性对神经网络训练的影响有三个方面：连续可微的网络收敛速度更快，深度学习求解器对$L_{1}$正则化问题的解是错误的，凸性非光滑的Lipschitz连续函数显示不稳定的收敛。研究结果表明，在训练过程中考虑神经网络的非线性是关键。
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关键要点
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非可微性对神经网络训练过程的影响有三个方面。
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具有 ReLU 激活函数的全连接神经网络收敛速度更快。
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深度学习求解器对 $L_{1}$ 正则化问题的解是错误和反直觉的。
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所有的凸性非光滑的 Lipschitz 连续函数显示不稳定的收敛。
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在训练过程中考虑神经网络的非线性是开发更好算法和理解训练过程的关键。
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