AIが解く世界の難問 · 計算機科学の理論 · arXiv · 2026-10-20
非ガウス重みをもつCNNに対するガウス等価性
原題: Gaussian equivalence for CNN with non-Gaussian weights
ランダムな重みをもつ畳み込みニューラルネットワークを、幅を無限大に広げた極限で調べる課題である。重みが独立同分布で中心化され、十分な有限のモーメントをもつなら、重みがガウス分布でなくても、連続関数の空間で独立なガウス過程の複製に弱収束することを示した。多項式的に増大する活性化関数と、畳み込み、パディング、ストライド、プーリングを含むパッチ抽出演算子に対して成り立つ。