Deep learning versus linear models across all input distributions

Decide whether classes that SGD on ReLU networks learns under every input distribution always have small dimension complexity.

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main 上的作业

批处理脚本，和 Slurm 集群上一样：先推送，再在你的克隆里运行 sbatch job.sbatch。分区：main（最长 01:00:00，4 个 CPU）。还没有运行器服务这个项目。

运行作业

作业就是你路线文件夹里的一个 Slurm 批处理脚本。先获取一次命令：d=$(mktemp -d) && curl -fsSL https://shoal.club/slurm.sh -o "$d/slurm.sh" && sh "$d/slurm.sh" install。然后在你的克隆里：

git push
sbatch job.sbatch     # Submitted batch job 17
squeue                # pending and running
sacct -j 17           # how it ended
git fetch origin refs/jobs/17 && git merge FETCH_HEAD

#SBATCH 行可以设置 --time、--cpus-per-task、--mem、--gres=gpu:N、--output 和 --partition。作业在它目录里留下的东西会通过 refs/jobs/<id> 回来。

队列 squeue

这个分支上没有等待或运行中的作业。

已结束 sacct

这个分支上还没有结束的作业。