神经正切核的正定性
机器学习
2024-04-22 v1 人工智能
概率论
谱理论
摘要
神经正切核已成为研究宽神经网络的一个基本概念。特别地,已知 NTK 的正定性与足够宽的网络的记忆能力直接相关,即通过梯度下降在训练中达到零损失的可能性。在此,我们将改进先前的工作,并获得关于任意深度前馈网络 NTK 正定性的精确结果。更确切地说,我们将证明,对于任何非多项式激活函数,NTK 都是严格正定的。我们的结果基于对多项式函数的一种新颖刻画,这具有独立的意义。
引用
@article{arxiv.2404.12928,
title = {The Positivity of the Neural Tangent Kernel},
author = {Luís Carvalho and João L. Costa and José Mourão and Gonçalo Oliveira},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.12928},
year = {2024}
}
备注
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