浅层神经网络通过可学习的通道注意力学习低阶球面多项式

本文提出了一项关于训练具有通道注意力的浅层神经网络以学习低阶球面多项式的研究。其核心贡献在于证明了与现有方法相比，样本复杂度得到了显著提高。作者表明，精心设计的具有通道注意力的两层神经网络可以实现大约O(d^(ℓ0)/ε)的样本复杂度，这优于代表性的复杂度O(d^(ℓ0) max{ε^(-2), log d})。此外，他们证明了这种样本复杂度是极小极大最优的，这意味着它无法改进。该研究涉及一个两阶段的训练过程，并为通过梯度下降训练的网络的性能提供了理论保证。这项工作对于理解浅层神经网络在学习特定函数类时的能力和局限性具有重要意义。

• •具有通道注意力的浅层神经网络可以有效地学习低阶球面多项式。
• •本文为该学习任务提供了改进的样本复杂度界限。
• •所获得的样本复杂度被证明是极小极大最优的。