本研究探讨了深度神经网络中的“神经崩溃”现象，指出低秩偏差通过正则化导致不理想的解决结构，并强调损失表面的高退化性对深度学习模型和优化算法的重要影响。

尽管存在低秩偏差，神经崩溃的持续性：通过无约束特征的分析视角
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