论文提出神经网络训练动力学粗粒化三定理框架
原文标题：Dynamical coarse-graining of neural-network training
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论文定义神经网络训练的学习算子并证明其下降定理，随后给出精确闭合定理与动力学粗粒化定理，构成构建与评估训练粗粒化模型的系统框架。作者在有限宽度非线性 ReLU 网络上精确导出由五个独立矩构成的粗粒化模型，可准确预测训练输出与学习算子演化。
- 问题
- 神经网络训练动力学缺乏系统性的粗粒化建模与评估框架。
- 方法
- 定义学习算子并证明下降、精确闭合与动力学粗粒化三定理，构建粗粒化模型构造与评估流程。
- 结果
- 在有限宽度非线性 ReLU 网络上精确导出由五个独立矩构成的粗粒化模型，可准确预测训练输出与学习算子演化。
- 影响
- 为用远小于参数空间的宏观状态预测和控制训练提供理论工具，但距通用网络落地尚远。
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