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The Randomness of Low-Level Parameters Determines Confused Samples in Deep Neural Network Interaction Representations
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内容提要
本研究探讨了深度神经网络（DNN）中混淆样本的来源，强调低层参数在非可概括交互中的重要性。尽管不同DNN的性能相似，其混淆样本集合可能显著不同，进一步丰富了对抽奖票假说的理解。
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关键要点
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本研究探讨了深度神经网络（DNN）中混淆样本的来源。
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强调低层参数在非可概括交互中的重要性。
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不同DNN的性能相似，但其混淆样本集合可能显著不同。
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研究扩展了对抽奖票假说的理解。
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解释了不同DNN的独特表示能力。
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