两层线性网络训练的全局指数收敛性

该研究针对两层线性网络的训练收敛性问题展开，提出在 rich scaling 条件下，使用光滑 Polyak-Lojasiewicz 预测器损失进行训练时，宽两层线性网络具有全局指数（线性）收敛性，并给出了显式收敛速率。这一结果刻画了该类网络在特定损失与尺度设定下的优化行为，为理解其训练动态提供了理论依据。目前报道仅涉及上述结论，未披露更多证明细节或实验验证信息。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。