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A law of robustness for two-layer neural networks with arbitrary weights
यह शोध पत्र मनमाने भार (arbitrary weights) वाले दो-परत वाले न्यूरल नेटवर्क के लिए एक निकट-इष्टतम मजबूती के नियम (near-optimal law of robustness) को सिद्ध करता है, जो यह दर्शाता है कि शोर युक्त डेटा को फिट करना एक उच्च लिप्सचिट्ज़ स्थिरांक (Lipschitz constant) के लिए मजबूर करता है जब तक कि नेटवर्क की चौड़ाई पर्याप्त रूप से बड़ी न हो, जिसे एक नए फलन-स्थान कवरेज तर्क (function-space covering argument) और एक रिजिडिटी लेम्मा (rigidity lemma) को स्थापित करके सिद्ध किया गया है जो आयाम में किंक गुणांकों (kink coefficients) को नियंत्रित करता है।