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symmetry-leveraging techniques
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过参数化神经网络中的对称性:一种均场视角
我们以平均场(Mean-Field)视角分析参数过多的人工神经网络在对称数据条件下的学习动态,探讨了采用随机梯度下降和可能的对称性增强技术(如数据增广、特征平均或等变体系结构)训练的广义浅层网络的学习动态,研究结果发现在对称数据的情况下,数
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