假设两个感知器运行在来自相同线性可分离分布的无限样本上。他们会收敛到同一个决策函数吗？他们会收敛到相同的权重向量吗？我是ML的初学者，所以如果有人能提供详细的解释那就太棒了。
答案 0 :(得分：1)
如果学习率足够小，它们将收敛到相同的决策边界。但是根据两个感知器的初始权重（假设它们是单独随机化的），两个感知器的最终权重可能是不同的。注意，与输入相关联的权重是分离平面的系数，并且这些系数不是唯一的（例如，如果将与平面相关联的系数加倍，则平面的位置不变）。因此，完全有可能（并且可能）两个感知器的限制权重不相等。