线性自编码器棱柱层级学习机制研究

Eugene Golikov、Yaroslav Gusev 和 Dmitry Yarotsky 提交论文修订版，为大规模权重绑定线性自编码器提出一套棱柱式学习区域层级理论。该理论称，极端学习机制对应损失展开层级上三棱镜的各面，并识别出大数据、小数据、平均场、窄隐层和自由五种基本极端机制。 作者对前四种机制在梯度流下的极限训练与总体动力学做了严格推导，证明收敛性，并称结果与实验吻合。分析还指出谱临界慢化、初始化导致偏离 PCA 最优的陷阱，以及总体损失指数收敛而训练损失仅代数松弛。上述结论均为该论文提出的理论结果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。