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深度学习中使用梯度下降法无法逼近极小值

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内容提要

该文章解释了浅层神经网络的几何结构，包括隐藏层、斜坡激活函数和L2 Schatten类代价函数。通过使用投影适应训练输入向量的平均值，获得了一个近似优化器。成本函数的精确退化局部最小值与上界相差一个相对误差。该网络度量了输入空间中的一个子空间，并评论了成本函数的全局最小值。

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标签

L2 Schatten类 几何结构 成本函数 斜坡激活函数 浅层神经网络 深度学习
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