本研究提出了类别信息量的概念，发现其与准确率呈负相关关系，并提出了IGAM损失函数以动态调整决策空间，有效减小长尾数据集中的类别偏差，取得了良好的效果。

神经拓扑优化（NTD）是一种用于决策空间再参数化和优化景观重塑的方法。NN架构的选择对优化过程有重要影响，NN引入非凸性，可能延迟凸问题的收敛但增强非凸问题的探索。该分析突出了神经拓扑优化在非凸问题和专用GPU硬件上的潜力，以及选择优化的NN架构和超参数以实现卓越性能的复杂挑战。