研究揭示ReLU神经网络参数多项式增长特性

1. 13:00
   arXiv 机器学习

   关于逼近 ReLU 神经网络参数增长特性的研究

   该研究分析了全连接前馈 ReLU 神经网络在逼近给定光滑函数时参数的渐近增长特性。研究表明，在达到 SOTA 逼近误差的 ReLU 架构中，实现逼近所需的网络参数至多呈多项式增长。该增长速率基于归一化网络规模计算，在多数情况下优于现有结果且在高维输入下表现更优，可为神经网络训练的误差分析与一致性研究提供支持。

Current heat 7·Comparable peak 10（Nov 4 13:00）·Comparable change, last 24 hours–

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