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Dropout网络逼近Sobolev单位球的置信界研究

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2026年10月5日,arXiv机器学习理论栏目发表一项关于Dropout神经网络逼近性质的研究。该研究分析以概率p独立保留边的ReLU网络对W^{n,∞}([0,1]^d)单位球的逼近问题,给出以至少1-δ概率成立的一致误差上界,并构造出常数深度、规模为Õ_{n,d}(p^{-9}ε^{-max{d/n,2}} log(1/δ))的网络。这是目前该事件唯一报道,尚未见其他来源或更早结果可供对照。

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Timeline

Follow the coverage from different angles.

Oct 5, 2026
  1. arXiv · Machine Learning Theory
    Dropout 神经网络的逼近性质:Sobolev 收敛率与置信界

    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。

Heat trend

Current heat 7·Comparable peak 10(Oct 5)·Comparable change over 24 hours –

02.557.510Oct5Oct5Oct5Oct6

The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.