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。

该文介绍了一个浅层神经网络结构，具有隐藏层、斜坡激活函数和L2 Schatten/Hilbert-Schmidt代价函数。证明了成本函数最小值的上界，并使用投影获得了一个近似优化器。在特殊情况下，证明了成本函数的精确退化局部最小值，并展示了该网络度量了输入空间中的Q维子空间。对成本函数全局最小值的特征进行了评论。