arXiv · ML· Yatin Dandi, Matteo Vilucchio, Hugo Tabanelli, Florent Krzakala·· 5 小时前AI 评分26
带背向耦合的神经 LoFi：跨层特征学习的谱理论
Neural LoFi with Backward Coupling: A Spectral Theory of Cross-Layer Feature Learning
AI 导读
研究扩展 Neural LoFi，推导反向传播引起的层间局部耦合动力学，并建立函数空间变分原理。 在三层网络及分层多索引模型中，该背向耦合机制能恢复前向标签加权统计无法感知的低层特征方向。 在 binary CIFAR-10 全连接及卷积网络实验中，该方法在匹配宽度下精度优于前向 Neural LoFi。
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