Discussion of: “Nonparametric regression using deep neural networks with ReLU activation function”
关于“使用 ReLU 深度神经网络进行非参数回归”的讨论AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论通用神经网络非参数回归理论，未明确对应所列经济计量细分方向。
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关于“使用 ReLU 深度神经网络进行非参数回归”的讨论
- 研究问题
- 这篇讨论关注被讨论论文的复合结构假设、网络稀疏性要求，以及 ReLU 与 sigmoid 激活函数之间的理论差异。
- 方法与思路
- 作者把评论分为三个部分，围绕复合结构、稀疏网络和激活函数展开；所给摘要未展示具体论证或替代方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要列出了理解被讨论论文收敛结果的三个审视角度，但没有明确陈述本讨论独立提出的新定理或实证结果。
- 阅读关注点
- 应对照主论文核对复合结构与稀疏性分别承担的作用，以及讨论对不同激活函数所作比较的条件和具体结论。
- 阅读边界
- 这是讨论文章的索引摘要，稿件版本未注明；不能将被讨论论文的收敛结果视为本讨论独立证明的贡献。
原文摘要
First we would like to congratulate Professor Johannes Schmidt-Hieber for his excellent paper, which shows the surprising result that deep neural networks can achieve good rates of convergence even in case of nonsmooth activation functions.In the following we divide our discussion into three parts:1.The importance of compository assumptions.2. The necessity of the sparsity of the networks.3. The theoretical difference between ReLU and sigmoidal functions.