一个简单神经网络的能量景观
机器学习
2017-06-23 v1 机器学习
摘要
我们探索了一个简单神经网络的能量景观。特别地，我们扩展了先前的工作，这些工作表明，拟合后的神经网络的经验复杂度远低于简单的参数计数所暗示的复杂度，并且这种隐式正则化实际上有利于拟合模型的泛化。
引用
@article{arxiv.1706.07101,
title = {The energy landscape of a simple neural network},
author = {Anthony Collins Gamst and Alden Walker},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.07101},
year = {2017}
}
备注
17 pages, 15 figures