该文综述神经网络隐式偏差研究，指出深度网络因结构冗余而偏好简单、低频、低秩函数，从而具备良好泛化能力。研究涵盖随机插值器、ReLU网络频率偏向、PAC-Bayes泛化保证及训练不变性，并探讨参数扰动对频率表达的影响。
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