超寬深度網絡和神經正切核 Ultra-Wide Deep Nets and Neural Tangent Kernel (NTK)
(也發佈在 at CMU ML.) 作者：Wei Hu and Simon Du 機器學習的傳統觀點認爲，在訓練誤差和泛化差距之間要進行謹慎的權衡。模型的複雜性存在一個「最佳點」，因此模型（i）足夠大，可以實現合理良好的訓練誤差，而模型（ii）足夠小，可以泛化差距-測試誤差和訓練誤差之間的差-可以控制。較小的模型會產生較大的訓練誤差，而使模型變大則會導致較大的泛化差距，兩者都會導致較大的測試誤差。
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