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平滑软阈值展开 ISTA 和 ADMM 网络的优化保证
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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
本文研究了无穷展开网络中平滑软阈值函数的优化保证，证明了存在满足PL$^*$条件的损失函数空间特定区域，从而保证全局最小值的存在和使用梯度下降方法的指数级收敛。同时，比较了无穷展开网络与标准的全连接前向网络（FFNN）的训练样本数量阈值，并证明无穷展开网络具有更高的阈值，因此预期无穷展开网络的期望误差将优于FFNN。
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关键要点
- 研究无穷展开网络中的平滑软阈值函数的优化保证。
- 证明存在满足PL$^*$条件的损失函数空间特定区域。
- 保证全局最小值的存在和梯度下降方法的指数级收敛。
- 比较无穷展开网络与标准全连接前向网络（FFNN）的训练样本数量阈值。
- 证明无穷展开网络具有更高的训练样本数量阈值。
- 预期无穷展开网络的期望误差优于FFNN。
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