带偏置浅层 ReLU 网络的总体损失与临界点族
原文标题：Population loss in shallow ReLU networks: Bias & families of critical points
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论文给出学生-教师核模型下带偏置浅层 ReLU 网络的总体损失解析公式，扩展了 Choo & Saul 与 Brutzkus & Globerson 的早期工作，核心工具为 Owen's T 函数。研究证明以往文献中的多类伪极小值族在带偏置网络中依然存在，且加入偏置总能严格降低损失，但损失景观几何变化相对温和。
- 问题
- 带偏置浅层 ReLU 网络的总体损失缺乏解析公式，损失景观未知。
- 方法
- 用 Owen's T 函数推导学生-教师核模型下的总体损失闭式解，覆盖带偏置情形。
- 结果
- 未给出量化结果；证明多类伪极小值在带偏置网络中仍存在，加偏置总严格降低损失。
- 影响
- 为理解偏置对 ReLU 网络优化景观的影响提供理论依据，但几何变化温和，短期难改工程实践。
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