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权值共享正则化
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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
该研究提出了一种新的神经网络正则化方法——权重共享正则化，并使用新的并行算法进行近端映射，具有指数级加速度。实验表明，该方法可以使全连接网络学习类似卷积操作的滤波器。
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关键要点
- 提出了一种新的神经网络正则化方法——权重共享正则化。
- 定义了神经网络的目标函数，并研究了其近端映射。
- 引入了将其解释为相互作用粒子的物理系统的观点。
- 设计了一种新的并行算法用于近端映射，具有指数级加速度，深度为 O(log^3 d)。
- 该算法支持使用近端梯度下降训练采用权重共享正则化的深度神经网络。
- 实验表明，权重共享正则化能够使全连接网络学习类似卷积操作的滤波器。
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