本文探讨了损失函数对神经网络学习行为的影响，证明了对称性会带来结构约束，展示了对称性导致的稀疏性、低秩性和同质集成，并提出了使用对称性设计算法建议的方法。同时，解释了神经网络中可塑性的丧失和崩溃现象。
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