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2019-12-04

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的特殊结构,该结构包括应用在基础线性网络顶部的二进制有功/无功门。该方法一般适用于最大池,最大丢失和最大数量。换句话说,精确地说,在经验上表现最佳的神经网络。关键步骤是引入门控博弈,这是具有相似收敛特性的凸博弈的扩展,可以捕获整流器的选通功能。主要结果是整流器卷积收敛到临界点,该速率由网络中各个单元的门控后悔控制。主要结果的推论包括:(i)由神经网络学习的表示的博弈论描述; (ii)用于训练神经网络的对数后悔算法; (iii)用于分析神经网络中条件计算的正式设置,可以应用于最近开发的注意力模型。 我们介绍了一种简单有效的方法来对大型卷积神经网络进行正则化。我们用随机过程代替了常规的确定性池操作,根据池区域内活动给出的多项式分布随机选择每个池区域内的激活。该方法没有超参数,并且可以与其他正则化方法(例如,辍学和数据增强)结合使用。与不使用数据增强的其他方法相比,我们在四个图像数据集上实现了最先进的性能。 人工神经网络通常在每个神经元处具有固定的非线性激活功能。我们设计了一种新颖的分段线性激活函数形式,可以使用梯度下降为每个神经元独立学习。借助此自适应激活功能,我们能够改进由静态整流线

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