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具局部连接的 ReLU 网络通用函数逼近器的误差估计

机器学习 2020-09-04 v1 信息论 math.IT 机器学习

作者: Jae-Mo Kang , Sunghwan Moon

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摘要

神经网络在广泛任务中表现出高度成功的性能，但仍需进一步研究以提升其性能。我们分析了具局部连接的特定神经网络架构的逼近误差，其应用价值高于全连接网络，因为局部连接网络可用于解释如 CNN 等多种神经网络。我们的误差估计依赖于两个参数：一个控制隐藏层的深度，另一个控制隐藏层的宽度。

关键词

ReLU 网络局部连接函数逼近误差估计神经网络架构 CNN

引用

@article{arxiv.2009.01461,
  title  = {Error estimate for a universal function approximator of ReLU network with a local connection},
  author = {Jae-Mo Kang and Sunghwan Moon},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2009.01461},
  year   = {2020}
}