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修复 NTK：从神经网络线性化到精确的凸规划
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究发现神经网络的演化可以用神经切向核表示，网络函数在训练期间遵循线性微分方程。研究还对神经切向核进行了数值研究，并将其与无限宽度的极限进行了比较。
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关键要点
- 研究证明人工神经网络的演化可以用神经切向核表示。
- 神经切向核在无限宽度下收敛于一个明确的极限核。
- 训练过程中神经切向核保持不变，可以用函数空间研究人工神经网络的训练。
- 关注最小二乘回归，表明网络函数在训练期间遵循线性微分方程。
- 对神经切向核进行了数值研究，观察其在宽网络中的行为，并与无限宽度的极限进行了比较。
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