Convex Geometry and Duality of Over-parameterized Neural Networks
Convex Geometry and Duality of Over-parameterized Neural Networks
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超参数化神经网络的凸几何和对偶性
DOI：
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发表时间：
2021
影响因子：
6
通讯作者：
Pilanci, M.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ergen, T.;Pilanci, M.
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DOI：
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发表时间：
2018-02
期刊：
ArXiv
影响因子：
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作者：
A. G. Matthews;Mark Rowland;Jiri Hron;Richard E. Turner;Zoubin Ghahramani
通讯作者：
A. G. Matthews;Mark Rowland;Jiri Hron;Richard E. Turner;Zoubin Ghahramani
l1 无限维特征空间中的正则化
DOI：
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发表时间：
2007
期刊：
Annual Conference Computational Learning Theory
影响因子：
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作者：
Saharon Rosset;G. Swirszcz;N. Srebro;Ji Zhu
通讯作者：
Ji Zhu
DOI：
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发表时间：
2018-05
期刊：
ArXiv
影响因子：
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作者：
Behnam Neyshabur;Zhiyuan Li;Srinadh Bhojanapalli;Yann LeCun;N. Srebro
通讯作者：
Behnam Neyshabur;Zhiyuan Li;Srinadh Bhojanapalli;Yann LeCun;N. Srebro
DOI：
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发表时间：
2020-12
期刊：
ArXiv
影响因子：
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作者：
Arda Sahiner;Tolga Ergen;J. Pauly;Mert Pilanci
通讯作者：
Arda Sahiner;Tolga Ergen;J. Pauly;Mert Pilanci
揭秘 ReLU 网络中的批量归一化：等效凸优化模型和隐式正则化
DOI：
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发表时间：
2022
期刊：
International Conference on Learning Representations
影响因子：
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作者：
Ergen, T.;Sahiner, A.;Ozturkler, B.;Pauly, J.;Mardani, M.;Pilanci, M.
通讯作者：
Pilanci, M.