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ICLRDEEP FACTORIZED INPUT TOKEN EMBEDDINGS FOR NEURAL SEQUENCE MODELING
DeFINE 是一种采用分层结构和跳跃连接的新方法，用于有效地学习深度 token 表示，可以在新的或现有的序列模型中轻松集成，相较于现有方法在保持性能的同时可将 Transformer-XL 的总参数降低一半，AWD-LSTM 的参数减少
PDF5 years ago
深度残差网络过参数化情况下的算法依赖性泛化界
通过分析过度参数化的深层残差网络，我们证明了梯度下降学习的网络类是整个神经网络函数类的一个子集，这个子集足够大以保证小的训练误差和测试误差，并且此类网络具有小的泛化差距，这提供了残差网络优于非残差网络的解释。
PDF5 years ago
深层 ResNets 是否能被证明比线性预测器更好？
本研究利用几何条件证明了多跳连接可以改善优化过程中的局部极小值问题，并证明了在 ResNet 的优化空间中的任何关键点要么优于最佳线性预测器，要么其 Hessian 矩阵有严格负的特征值。同时，我们还证明了深度残差网络的 “接近恒等区域”
PDF5 years ago
深度神经网络模型中带有跨连接的梯度下降算法分析
研究了具有跳跃连接的深度神经网络模型的梯度下降算法的行为。证明了在超参数化区域内，通过适当的初始化，梯度下降可以以指数速度找到全局最小值。建立了沿着梯度下降路径的泛化误差评估，并得出在目标函数是由初始化定义的核定义的再生核希尔伯特空间（RK
PDF5 years ago
ICML深度神经网络的分类：良性和病态
介绍了一种新颖的方法，用于初始状态下深度神经网络的表征，并应用于全连接和卷积网络，能容易地整合批量归一化和跳跃连接，并对信号和噪声的统计矩的深度演化进行表征，从而表征超参数选择所编码的假设空间中的病理存在或缺失。对于前馈网络，无论是否批量归
PDF6 years ago
DiracNets: 不使用跳连连接训练非常深的神经网络
深度神经网络已经在各种图片分类基准测试中显示出优秀的性能，而 ResNet 的一个新的简单的 Dirac 参数化指标，在训练时间计算成本上具有较小的成本，在推理阶段几乎没有任何成本，同时比 ResNet 具有类似的性能，并减少残差网络以及非
PDF7 years ago
ICML破碎渐变问题：如果 ResNets 是答案，那问题是什么？
本文提出了 “破碎梯度” 问题，指出标准前馈网络中梯度之间的相关性随着深度呈指数衰减，导致梯度类似于白噪声；相比之下，具有跳跃连接的体系结构更加抗干扰，梯度呈次线性降低。此外，本文还提出了一种新的 “线性外观”(LL) 初始化方法，可以避免
PDF7 years ago