慢特征分析与后继表示之间的关系

本研究通过主成分分析（PCA）研究ResNet-18在CIFAR-10上的特征表示对分类性能的影响。结果表明，仅需20%的特征空间方差即可实现高精度分类，前100个主成分决定了k-NN和NCC的性能。研究还与神经崩溃现象相关联，并通过线性仿射模型展示了三种可解释的特征表示，其中仿射线性模型效果最佳。