揭秘深度学习成功的数学原因：从全局最优性到学习表征不变性-低调大师

揭秘深度学习成功的数学原因：从全局最优性到学习表征不变性

2017-12-24 603

近年来，深度学习大获成功，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别任务上的突出表现。然而，由于黑箱的存在，这种成功一度让机器学习理论学家颇感不解。本文的目的正是要揭示深度学习成功的奥秘。通过围绕着深度学习的三个核心要素——架构、正则化技术和优化算法，并回顾近期研究，作者为深层网络的若干属性，如全局最优性、几何稳定性、学习表征不变性，提供了一个数学证明。

论文：Mathematics of Deep Learning

论文链接：https://arxiv.org/abs/1712.04741

摘要：近期深度架构用于表征学习和分类之后，识别系统的性能获得了巨大提升。然而，这一成功的数学原因依然不得而知。本文将回顾近期研究，为深层网络的若干属性，如全局最优性、几何稳定性、学习表征不变性，提供一个数学证明。

1. 引言

深层网络 [1] 是在输入数据

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原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/308789

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2017-12-24

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