深度学习4个有趣的理论问题

选自towardsdatascience 作者：Arthur Pesah 机器之心编译 参与：高璇、王淑婷 Sanjeev Arora 关于深度学习理论理解的教程，这位普林斯顿大学计算机科学教授在演讲中总结了目前的深度学习理论研究领域，并将其分成四类： 非凸优化：如何理解与深度神经网络相关的高度非凸损失函数？为什么随机梯度下降法会收敛？ 超参数和泛化：在经典统计理论中，为什么泛化依赖于参数的数量而

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