研究利用凸优化和稀疏恢复模型改进神经网络训练，专注于分段线性激活函数的两层网络。证明这些网络可以表示为包含稀疏性正则化项的有限维凸规划问题，类似于Lasso。数值实验表明，凸模型比传统非凸方法更优，对优化器的超参数不敏感。
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