Core Concepts
딥 레지듀얼 네트워크가 신경 ODE로 수렴하는 암묵적 정규화의 중요성을 강조합니다.
Abstract
ICLR 2024에서 발표된 논문
딥 레지듀얼 네트워크와 신경 ODE의 관계에 대한 수학적 기반 부족
딥 레지듀얼 네트워크의 초기화가 신경 ODE의 이산화를 유지함을 증명
유한한 훈련 시간 동안 결과가 유효하며, 훈련 시간이 무한대로 수렴할 때 Polyak-Łojasiewicz 조건이 충족됨
네트워크의 폭이 충분히 크면 장기 수렴성이 보장됨
수치 실험을 통해 결과를 시각화
Stats
네트워크의 폭이 데이터 수의 상수 배 이상이어야 함
훈련 시간이 무한대로 수렴할 때 결과가 존재
훈련 손실이 시간에 따라 감소
Quotes
"딥 레지듀얼 네트워크가 신경 ODE로 수렴하는 암묵적 정규화의 중요성을 강조합니다."