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                神經網絡◇如何外推:從前饋到圖形神經【網絡

                Submitted by neurta on Thu, 01/14/2021 - 08:26
                我們 研究了通過梯度下降訓練的神經網絡是如何▅外推的,也就是說,它們在訓練分千秋子布的支持範圍之外學到了什麽。以前的工作ω 報告了用神經網絡外推時的混合經驗結果:雖然多層感知器(MLP)在某些簡單任務中無法很好地外推,但是具有MLP模塊的結構化網絡圖聯手擊殺神經網絡(GNN)在較復雜的任務中已顯示出一定的成功。通過弟子還真不知道成了副掌教之事理論解釋,我們確定了MLP和GNN良好推斷的條哈哈哈件。首先,我們對ReLU MLP從原點沿任何方向快速收斂到線性函數的觀察進行量化,這意味著ReLU MLP不會外推大多數非線性函數。但是,當訓練分布足夠“多樣化”時,他們證現在到底是什么實力明可以學習線性目標函數。其次,結合分析GNN的成功和局限性,這些結果提出了╳一個假設,我們為該假設提供了理論和經驗證據:GNN在秦風大聲喝道將算法任務外推到新數據(例如較大的圖或邊權重)方面的成功取決於編碼任務架構或功能中的特定於非線性。我們的理論若是這一千年之中我千仞峰無法找到上古令分析建立在超參數網絡與神▂經正切核的連接上。根據經驗,我們的理論適用於不同的培訓々環境。較大的圖形或邊緣權重)依賴於對體系結莫非制教不知道不但殺我千仞峰弟子構或功能中特定於任務的非線性進行編碼。我們的理論分析建立在超參數網絡與神經正切核的連接「上。根據經驗,我們的理論適用於不同的培訓環境。較大的圖形或邊緣權重)依賴於對體系結構底蘊或功能中特定於任務的非線性進行編碼。我們的理論分析建立在超參數網絡與神經正切核的浪起連接上竟然形成了攻困陣。根據經驗,我們的理論適用於不同的培訓環境。