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平滑L0正则化的前馈神经网络批量梯度训练方法

研究论文

平滑L0正则化的前馈神经网络批量梯度训练方法
本文考虑采用平滑L0正则化（BGSL0）的批梯度方法进行训练和修剪前馈神经网络。
我们展示了为什么BGSL0可以产生稀疏的权重，这对于修剪网络。
我们证明了在温和条件下BGSL0的弱收敛和强收敛。
还获得了误差函数在训练过程中递减的单调性。
两个例子是用来证明理论分析并显示BGSL0的稀疏性比三个典型Lp正则化更好方法。
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