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Deep Learning without Poor Local Minima
In this paper, we prove a conjecture published in 1989 and also partially address an open problem... In this paper, we prove a conjecture published in 1989 and also partially address an open problem announced at the Conference on Learning Theory (COLT) 2015. With no unrealistic assumption, we first prove the following statements for the squared loss function of deep linear neural networks with any depth and any widths: 1) the function is non-convex and non-concave, 2) every local minimum is a glo
2017/04/04 リンク