Sep, 2024
关于神经网络稳定性、一致性和收敛性的研究：非独立同分布数据、高维设置和物理知识神经网络的见解
Some Results on Neural Network Stability, Consistency, and Convergence:
Insights into Non-IID Data, High-Dimensional Settings, and Physics-Informed
Neural Networks
TL;DR本文针对机器学习中的关键挑战，特别是在非独立同分布数据、分布变化和高维情况下神经网络的稳定性、一致性和收敛性，提出了新的理论结果。我们建立了动态学习率下非凸设置的均匀稳定性，并为联邦学习模型在非欧几里得空间中的一致性界限提供了理论支持。研究结果填补了复杂非理想条件下模型行为理解的重大空白，推动了更稳健可靠的机器学习应用的发展。