Improve Generalization and Robustness of Neural Networks via Weight Scale Shifting Invariant Regularizations
通过权重尺度偏移不变性正则化改善神经网络的泛化性和鲁棒性.
通过权重尺度偏移不变性正则化改善神经网络的泛化性和鲁棒性.
深度学习中隐含的几何奥卡姆剃刀.
隐式梯度正则化方法.
使用谱正则化改进深度学习的泛化性.
理解卷积神经网络中单个卷积核的作用.
从频率角度讨论卷积神经网络的泛化能力.