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现代邻域分析：二十年后的深度表格基线
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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ResNet-18在CIFAR-10上的学习表示对分类器性能的影响。发现20%的中间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分类器的性能。提供了估计DNN中神经崩溃的方法。
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关键要点
- 本研究使用主成分分析（PCA）研究ResNet-18在CIFAR-10上的学习表示。
- 发现20%的中间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分类器的性能。
- 研究结果与神经崩溃现象相关，提供了部分证据。
- 利用线性仿射模型展示了三种不同但可解释的特征表示的代理模型。
- 性能最佳的代理模型是仿射线性模型。
- 展示了利用多个代理模型估计DNN中神经崩溃的方法。
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