关于深度全卷积神经网络的通用逼近性质
机器学习
2023-05-19 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
我们从动力系统的视角研究深度全卷积网络对平移不变或等变函数的逼近。我们证明深度残差全卷积网络及其连续层对应物能够在恒定通道宽度下实现这些对称函数的通用逼近。此外，我们表明同样的结论可由每层至少 2 个通道且卷积核大小至少为 2 的非残差变体实现。另外，我们表明这些要求是必要的，因为在某种意义上，具有更少通道或更小球核的网络无法成为通用逼近器。
引用
@article{arxiv.2211.14047,
title = {On the Universal Approximation Property of Deep Fully Convolutional Neural Networks},
author = {Ting Lin and Zuowei Shen and Qianxiao Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.14047},
year = {2023}
}
备注
25 pages