预处理与压缩：通过内在维度理解成像领域中隐藏表征的优化

本研究探讨了神经网络的隐藏表征内在维度在不同层次上的演变，揭示了自然影像与医学影像模型之间的显著差异。研究发现医学影像模型在网络较早阶段就达到内在维度的峰值，表明两类数据在特征抽象性上的不同，且这种峰值与输入数据的内在信息内容密切相关。这些发现为神经网络的学习特征如何受训练数据影响提供了新见解。