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K 最近邻诱导的拓扑 PCA 用于 scRNA 序列数据分析

💡 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究使用PCA研究了在CIFAR-10上训练的ResNet-18的逐层学习表示对分类器性能的影响。研究发现，20%的中间特征空间方差即可实现高精度分类。研究结果与神经崩溃现象联系起来，并提供了中间神经崩溃相关现象的部分证据。研究还展示了利用几个代理模型来估计DNN中可能开始出现神经崩溃的聪明方法。

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标签

PCA ResNet-18 代理模型 分类器性能 拓扑 数据分析 神经崩溃
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