論文の概要: Complexity Measures for Neural Networks with General Activation
Functions Using Path-based Norms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.06132v1
- Date: Mon, 14 Sep 2020 01:15:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2022-10-18 11:32:36.350176
- Title: Complexity Measures for Neural Networks with General Activation
Functions Using Path-based Norms
- Title（参考訳）: 経路ノルムを用いた一般活性化機能を有するニューラルネットワークの複雑度対策
- Authors: Zhong Li and Chao Ma and Lei Wu
- Abstract要約: 一般活性化関数を持つニューラルネットワークの複雑性制御を実現するための簡単な手法を提案する。
経路に基づくノルムを制御複雑性に導出する2層ネットワークとディープ・残差ネットワークを考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.487936403345167
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A simple approach is proposed to obtain complexity controls for neural
networks with general activation functions. The approach is motivated by
approximating the general activation functions with one-dimensional ReLU
networks, which reduces the problem to the complexity controls of ReLU
networks. Specifically, we consider two-layer networks and deep residual
networks, for which path-based norms are derived to control complexities. We
also provide preliminary analyses of the function spaces induced by these norms
and a priori estimates of the corresponding regularized estimators.
- Abstract（参考訳）: 一般活性化関数を持つニューラルネットワークの複雑性制御を実現するための簡単な手法を提案する。
この手法は、一般活性化関数を1次元のReLUネットワークで近似することにより、ReLUネットワークの複雑性制御に還元する。
具体的には、経路に基づくノルムが複雑度を制御するために導出される2層ネットワークと深い残留ネットワークを考える。
また、これらのノルムによって引き起こされる関数空間の予備解析と、対応する正規化推定子の事前推定も提供する。
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