Grunnleggende konsepter
무한히 깊고 임의로 넓은 ResNet의 학습을 이해하기 위해, 조건부 최적 수송 거리를 이용한 gradient flow 접근을 제안한다. 이를 통해 ResNet 학습의 수렴성을 보이며, 이는 기존 연구와 차별화된다.
Statistikk
초기 risk가 충분히 낮고 특징 수가 충분히 많으면, gradient flow가 global minimizer로 수렴한다.
Sitater
"ResNet 아키텍처는 매우 깊은 신경망 구조를 학습할 수 있게 해주었다."
"무한히 깊은 ResNet 모델은 Neural Ordinary Differential Equation (NODE) 아키텍처로 표현될 수 있다."