本文研究了深度ReLU网络的分解和可解释性，并将其推广到图神经网络和张量卷积网络等复杂网络。实验证明了该理论的有效性。

该研究提出了一种基于多值逻辑的混合图像自监督学习方法和新的表征格式，用于研究各种图像表征和验证特征占有程度与图像类别数量之间的关系。该方法在图像分类任务中表现竞争力，并探讨了多值逻辑表征格式在图像检索中的应用。