其他arXiv cs.LG4 天前
Spectral Indistinguishability and Learning-Curve Identifiability in Quadratic Networks
该论文研究中心化二次网络的谱摘要与标量学习曲线可辨识性，构造了具有相同高斯边缘分布和谱测度的输入密度，证明其损失曲线仍可区分，并给出样本复杂度与可辨识性条件。属理论性成果，为理解神经网络训练动力学与可辨识性提供数学基础。
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该论文研究中心化二次网络的谱摘要与标量学习曲线可辨识性，构造了具有相同高斯边缘分布和谱测度的输入密度，证明其损失曲线仍可区分，并给出样本复杂度与可辨识性条件。属理论性成果，为理解神经网络训练动力学与可辨识性提供数学基础。