随机采样权重也能实现自适应泛化
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随机采样权重也能实现自适应泛化
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AI 综述
Yu-Xiang Wang 与 Sunil Madhow 在 arXiv 论文《Deep lifts》中证明，对 ReLU 网络参数进行均匀随机采样，仍可得到自适应泛化保证，其速率达到 Õ(wdWD/n)，不受完整 W×D 假设类 VC 维的限制。 论文通过“deep lifting”构造与原网络近似等价的参数，将参数体积与 witness 稳定性联系起来，并据此为非参数类建立泛化保证。
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最新进展11月4日 00:43
Yu-Xiang Wang 与 Sunil Madhow 论文证明：随机采样的 ReLU 网络也能自适应泛化报道时间线
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11月4日
- AGI HuntYu-Xiang Wang 与 Sunil Madhow 论文证明：随机采样的 ReLU 网络也能自适应泛化
Yu-Xiang Wang 与 Sunil Madhow 的 arXiv 论文证明，均匀随机采样 ReLU 网络参数仍能实现自适应泛化。结果显示，其速率达到 Õ(wdWD/n)，不受完整 W×D 假设类 VC 维限制。论文以“deep lifting”构造近似等价参数，将体积与 witness 稳定性关联，并为非参数类提供泛化保证。
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