本研究探讨了二阶优化在深度学习中的泛化问题，首次展示高斯-牛顿更新在深度可逆架构中的应用，发现其在小批量训练下易导致过拟合，影响模型的泛化能力。

Precise and Manageable Gauss-Newton Optimization in Deep Invertible Architectures Reveals Poor Generalization Ability
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