浅層ReLUニューラルネットワークを用いた最小二乗問題の効率的な解法

本論文では、浅層ReLUニューラルネットワークを用いた最小二乗問題を解くための新しい構造ガイド型ガウス・ニュートン法を提案する。この手法は、最小二乗の構造とニューラルネットワークの構造の両方を効果的に活用する。線形パラメータと非線形パラメータを分類し、それぞれに適した手法を用いて交互に更新することで、高速かつ正確な収束を実現する。