本文探讨神经网络损失地形中的线性模式连接（LMC），分析架构、训练策略和数据集对其影响。提出新的线性连接概念LLFC，并通过实验验证其在深度网络优化中的重要性。研究表明，特定架构的不变性对实现LMC至关重要，同时探讨了对抗鲁棒性与模态连通性的关系，揭示了优化过程中的内在规律。