Beyond the Neural Tangent Kernel: Improving Performance via Feature Learning论文 – 研究NTK局限性，强调特征学习

该项目研究了神经切线核（NTK）在理解深层神经网络泛化方面的局限性，特别是在网络深度增加时的性能表现。研究发现，NTK理论中的“等价定理”在实践中可能不成立，NTK模型在增加网络层数时，性能提升不明显，且可能不如高斯过程核。这提示我们需要重新考虑神经网络的理论框架，强调特征学习在改善性能中的关键作用。

Beyond the Neural Tangent Kernel: Improving Performance via Feature Learning的特点:

1. 研究过度参数化的神经网络，在宽度较大但有限的条件下。
2. 展示这些网络在训练中可以进行特征学习。
3. 证明特征学习能带来比NTK模型更好的泛化性能。
4. 提供理论见解和实证证据支持这一观点。
5. 描述训练动态通过非线性特征演变来表征。
6. 强调特征学习是深层神经网络获得优越性能的关键机制。

Beyond the Neural Tangent Kernel: Improving Performance via Feature Learning的功能:

1. 帮助研究者理解NTK的局限性，特别是在网络深度和泛化性能方面的不足。
2. 指导神经网络的设计，特别是在需要改善泛化性能时，考虑引入特征学习机制。
3. 为神经网络理论框架的重新审视提供依据，特别是在与高斯过程核等其他方法的比较中。

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