新论文证明最笨优化器随机采样也能让 ReLU 网络泛化

Yu-Xiang Wang 与 Sunil Madhow 团队在 arXiv 发表论文《"Deep lifts": Neural networks can generalize even...》，从理论上证明大型 ReLU 神经网络中可泛化的「好权重」无处不在，因此即使是最笨的优化器随机采样也能找到可泛化的解。这一结果为深度学习为何能泛化提供了新的理论解释。

2026-11-04 ~ 2026-11-04 · 2 条相关

• 新论文证明:再笨的优化器随机采样,ReLU 网络也能自适应泛化 — yuxiangw_cs · 2026-11-04
• 研究者证明大网络中「好权重」无处不在,最笨优化器也能泛化 — yuxiangw_cs · 2026-11-04