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线性残差网络训练中宽度与深度极限获证可对易
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AI 综述
2026年10月23日，arXiv机器学习领域发表的新研究证明，在结合采用Depth-μP残差分支缩放与μP宽度参数化的线性残差网络中，无限宽度与无限深度的极限在训练过程中可对易。具体而言，在包含梯度裁剪的任意固定步数梯度下降训练下，网络输出沿所有宽度与深度的联合增长路径均按L²收敛；如果不采用梯度裁剪，网络输出仍被证实满足较弱的依概率收敛。
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最新进展10月23日 12:00
研究证实特定参数化线性残差网络训练中宽高极限可对易，并给出了输出收敛性结论。报道时间线
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10月23日
- arXiv 机器学习线性残差网络训练中宽度与深度极限可对易
新研究证明，在采用 Depth-$\mu$P 残差分支缩放与 $\mu$P 宽度参数化的线性残差网络中，无限宽度与无限深度极限在训练过程中可对易。在带有梯度裁剪的任意固定步数梯度下降训练下，网络输出沿所有宽高联合增长路径均按 $L^2$ 收敛。若不进行梯度裁剪，研究证实输出仍满足较弱的依概率收敛。
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