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随机特征到全可训练网络的相变规律
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AI 综述
2026年10月23日，arXiv cs.AI/cs.LG 发布一篇论文，研究部分可训练网络的近似行为。论文给出平方 L2 近似率 O((κ_P log(m/δ)/m)^α)，并量化从固定随机特征到全可训练网络之间的相变。该结论依赖多项式谱衰减 α>1 和 leverage 兼容假设；对两层级、宽度 m、可训练比例 P 的网络，在 RKHS 单位球上以至少 1-δ 的概率一致成立。目前进展是论文已公开该理论结果。
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最新进展10月23日 01:59
arXiv 新论文给出随机特征到全可训练网络的 L2 近似率相变结果。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月23日
- arXiv cs.AI / cs.LG 最新arXiv 论文给出随机特征到全可训练网络的 L2 近似界相变
这篇论文给出部分可训练网络的平方 L2 近似率 O((κ_P log(m/δ)/m)^α)，并量化了从固定随机特征到全可训练网络之间的相变。结论建立在多项式谱衰减 α>1 和 leverage 兼容假设上，对两层级、宽度 m、可训练比例 P 的网络在 RKHS 单位球上以至少 1-δ 的概率一致成立。
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