Dec, 2017

过参数化矩阵感知和二次激活神经网络中的算法正则化

TL;DR本文研究了正定矩阵和一层神经网络的学习问题,通过梯度下降算法和二次激活函数的方式来实现隐式正则化,提出利用UU转置参数化正定矩阵并最小化平方损失函数的方法来恢复正定矩阵,并且证明在初始值的基础上,梯度下降算法大约在O(sqrt(r))步长内能复原正定矩阵。