本研究使用主成分分析（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，仅需20%的中间特征空间方差即可实现高精度分类，并且前100个主成分完全决定了分类器的性能。研究还联系了神经崩溃现象，并提供了中间神经崩溃相关现象的部分证据。