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随机格上的表征学习

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内容提要

本研究探讨深度神经网络的可解释性，提出从几何角度理解特征与数据分布的关系。结果表明，特征可分为上下文特征、成分特征和表面特征，为机制可解释性提供了新见解，并指引未来研究方向。

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