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跳跃连接消除ReLU网络伪局部极小值
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AI 综述
2026年10月3日，一篇发表于arXiv cs.LG分类的论文研究了无偏置浅层ReLU网络在教师-学生设置下的伪局部极小值问题。研究发现，当教师网络输出权重为正且具有平面特征时，加入可学习的线性跳跃连接，可在学生网络宽度不小于教师网络时消除所有学生输出权重非负的伪局部极小值。若无跳跃连接，作者构造了一个输入维度为2、仅含3个隐藏神经元的固定教师网络，其伪局部极小值在任意学生宽度下持续存在。研究还证明学生特征始终落在教师特征张成的子空间内，并给出了Lean 4形式化验证。
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最新进展10月3日 12:00
arXiv论文证明可学习线性跳跃连接可消除特定ReLU网络的伪局部极小值。报道时间线
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10月3日
- arXiv：cs.LG（机器学习，全量分类）跳跃连接如何消除平面特征中的伪局部极小值
针对无偏置浅层 ReLU 网络的教师-学生设置，研究发现当教师网络输出权重为正且具有平面特征时，加入可学习的线性跳跃连接可在学生网络宽度不小于教师网络时消除所有学生输出权重非负的伪局部极小值。若无跳跃连接，作者构造了一个输入维度为 2、仅含 3 个隐藏神经元的固定教师网络，其伪局部极小值在任意学生宽度下持续存在。研究还证明学生特征始终落在教师特征张成的子空间内，并给出了 Lean 4 形式化验证。
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