无限宽神经网络的无限集成信息
Information in Infinite Ensembles of Infinitely-Wide Neural Networks
Edmond and Lilly Safra Center for Brain Sciences（埃德蒙与莉莉·萨夫拉脑科学中心）；The Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学）；Google Research（谷歌研究院）
摘要：
在这一初步工作中，我们研究了无限宽神经网络的无限集成的推广性质。令人惊讶的是，这个模型家族允许对许多信息论量进行易于处理的计算。我们报告的分析和实证调查，在寻找与泛化相关的信号。
英文摘要：
In this preliminary work, we study the generalization properties of infinite ensembles of infinitely-wide neural networks. Amazingly, this model family admits tractable calculations for many information-theoretic quantities. We report analytical and empirical investigations in the search for signals that correlate with generalization.
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