作者：冀文龙
来自宾夕法尼亚大学的研究者提出了一种层间「剥离」的分析模型，该研究发表在顶级期刊《美国国家科学院院刊》上。
近年来，深层神经网络已经在诸多科学与工程问题上取得了优良的表现，但关于其良好的泛化性能和鲁棒性却一直缺乏令人满意的理论解释。由于深层神经网络高度非凸和非光滑的性质，想要提出一般性的理论框架困难重重，在这种情况下，如何尽可能地寻找一种近似模型，既能保持深层网络的基本性质，又能从数学角度给出严格的分析？
论文
转载请注明：http://www.0431gb208.com/sjszyzl/9533.html
