ノルム制約付き深層ニューラルネットワークの近似能力に関する限界

このArXiv論文は、深層学習の理論的基盤、特にネットワークの重みに対する制約が関数の近似能力にどのように影響するかを探求している可能性があります。この研究は、モデルの汎化性能の理解を深め、より効率的でロバストなニューラルネットワークアーキテクチャの設計に貢献する可能性があります。

• •深層ニューラルネットワークの近似能力に焦点を当てています。
• •これらの能力に対するノルム制約の影響を調査します。
• •近似性能に関する理論的な境界を提供します。