深度神经网络嵌入结构的洞察
2024-12-27
本文探讨了深度神经网络生成的嵌入（潜在空间）结构。文章总结了几个关键假设：流形假设（高维数据位于低维流形中）；分层组织（特征在各层之间分层组织）；线性假设（神经网络将特征表示为激活空间中的线性方向）；叠加假设（神经网络通过将特征表示为神经元的线性组合，表示比层神经元（维度）更多的“独立”特征）；普适性假设（相同数据的不同模型中电路会重现）；对抗性脆弱性（输入空间中的微小变化会导致嵌入的巨大变化）；神经元塌陷（经过大量训练后，最终层的类别特征紧密地聚集在其均值周围）。这些假设共同揭示了深度神经网络嵌入的复杂性和其潜在的局限性。
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