Core Concepts
重み減衰による正則化効果と多目的ラッソ問題への接続
Abstract
著者らは、ベクトル値ニューラルネットワークの分析のための新しい理論的枠組みを紹介。
ベクトル値変動空間は、無限次元空間で浅いベクトル値ニューラルネットワークがデータ適合問題の解であることを確立。
重み減衰正則化と多目的ラッソ問題との関連性により、深層ニューラルネットワークの層幅に新しい境界を導入。
Stats
このフレームワークは、無限次元空間で浅いベクトル値ニューラルネットワークがデータ適合問題の解であることを確立しています。
Quotes
"This framework offers a deeper understanding of multi-output networks and their function-space characteristics."
"The norm associated with these vector-valued variation spaces encourages the learning of features that are useful for multiple tasks."