arXiv · Machine Learning Theory· Jia-He Yao·· 16 小时前AI 评分23
Dropout 神经网络的逼近性质：Sobolev 收敛率与置信界
Approximation Property of Dropout Neural Networks: Sobolev Rates and Confidence Bounds
AI 导读
该研究分析以概率 p 独立保留边的 ReLU 网络对 W^{n,∞}([0,1]^d) 单位球的逼近，给出以至少 1-δ 概率成立的一致误差上界，构造出常数深度、规模 Õ_{n,d}(p^{-9}ε^{-max{d/n,2}} log(1/δ)) 的网络。
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