低ランク層を持つニューラルネットワークの汎化誤差限界について

深層ニューラルネットワークの学習でしばしば観察される重み行列の低ランク化は、従来のノルムベースの解析では十分に説明できない、よりタイトな汎化誤差限界をもたらす可能性を示唆している。