ReLU学習における滑らかな安定性の仮定がなぜ失敗するのか

この記事は、ReLU活性化関数を持つニューラルネットワークの学習において、滑らかな安定性の仮定を使用することの限界を分析している可能性が高いです。理論分析でよく使用されるこれらの仮定が、実際にはなぜ当てはまらないのか、数学的な理由を掘り下げている可能性があります。これは、学習プロセスにおける不正確な予測や不安定さにつながる可能性があります。ReLUの特定の特性と、それらが仮定が有効であるために必要な滑らかさの条件をどのように侵害しているかに焦点が当てられるでしょう。