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Dropout网络逼近性质：Sobolev速率与置信界
论文研究以保留概率p随机保留边的ReLU网络对W^{n,∞}单位球的逼近，给出在至少1-δ概率下成立的均匀误差保证，并构造常深度网络规模上界。反向利用Sobolev容量给出存活边数下界，在固定或对数深度预算下上下界在精度指数上匹配。
arXiv cs.LG28 天前
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论文研究以保留概率p随机保留边的ReLU网络对W^{n,∞}单位球的逼近，给出在至少1-δ概率下成立的均匀误差保证，并构造常深度网络规模上界。反向利用Sobolev容量给出存活边数下界，在固定或对数深度预算下上下界在精度指数上匹配。