Глубокие нейронные сети с сублинейной структурой обеспечивают согласованность обучения признаков для композиционных функций
В данном исследовании установлены гарантии согласованности обучения признаков для широкого подкласса глубоких нейронных сетей, характеризующихся сублинейным ростом входных/выходных размерностей и количества скрытых нейронов относительно размера выборки. Авторы доказывают, что такие архитектуры обеспечивают универсальную аппроксимацию для иерархически композиционных функций, даже в рамках традиционного режима избыточной параметризации, где количество параметров превышает количество обучающих примеров.