研究证明：线性残差网络训练中宽度与深度极限可交换
原文标题：Width and Depth Limits Commute During Training
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研究者将残差网络无限宽度与无限深度极限的可交换性从初始化扩展到训练阶段。在 Depth-μP 残差分支缩放与 μP 宽度参数化下，证明带梯度裁剪的任意固定梯度步数中，网络输出沿任意联合宽度-深度增长路径 L2 收敛。无梯度裁剪时仅能证明依概率收敛。
- 问题
- 残差网络无限宽度与无限深度极限在训练阶段是否可交换。
- 方法
- 在 Depth-μP 分支缩放与 μP 宽度参数化下，证明带梯度裁剪的固定步数训练中输出沿联合增长路径 L2 收敛。
- 结果
- 未给出量化结果
- 影响
- 为超深超宽残差网络的参数化与训练稳定性提供理论依据。
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