論文の概要: Symmetry & Critical Points
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14445v1
- Date: Mon, 26 Aug 2024 17:36:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-27 13:02:15.460233
- Title: Symmetry & Critical Points
- Title(参考訳): 対称性と臨界点
- Authors: Yossi Arjevani,
- Abstract要約: 不変関数の臨界点は対称であるかもしれないし、そうでないかもしれない。
しかし、対称臨界点が隣り合っている場合、その近傍に一般性が存在することを証明している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.23389716633927
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Critical points of an invariant function may or may not be symmetric. We prove, however, that if a symmetric critical point exists, those adjacent to it are generically symmetry breaking. This mathematical mechanism is shown to carry important implications for our ability to efficiently minimize invariant nonconvex functions, in particular those associated with neural networks.
- Abstract(参考訳): 不変関数の臨界点は対称であるかもしれないし、そうでないかもしれない。
しかし、対称臨界点が存在するならば、それに隣接するものは一般対称性の破れである。
この数学的メカニズムは、不変な非凸関数、特にニューラルネットワークに関連する関数を効率的に最小化する能力に重要な意味を持つことが示されている。
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