本文探讨了信用评分模型的复杂度与可解释性之间的矛盾，提出了一种基于线性判别分析的混合模型。该模型在准确率和F1评分上均优于其他模型，分别达到99.45%和99%。研究表明，特征降维技术能够优化计算负担，同时保持模型性能和可解释性，适合资源受限环境应用。

该文综述深度学习训练动力学：SGD轨迹快速对齐Hessian与梯度矩阵的低秩异常特征空间，且逐层发生；训练常沿单一漂移模式，Hessian特征向量与权重相关，大特征值集中于深层，据此可缓解灾难性遗忘。文中还介绍GO-LDA、NL-RLDA、DeepLDA、MCDA等判别分析方法及Hessian谱正则化，以提升分类与泛化性能。