深度学习中的稳健泛化是一个重大挑战，研究发现正则化方法可以提高网络的准确性，并通过机械解释来理解其效果。训练动态包含两个连续阶段。

深度学习中的稳健泛化是一个重大挑战，研究发现正则化方法可以提高网络的准确性，并通过机械解释来理解其效果。训练动态包含两个连续阶段。

研究发现简化模型表示无法准确捕获深度学习系统的行为，尽管在训练集上可以准确近似全模型。使用奇异值分解等工具进行机械解释时，预测模型在新情况下的行为可能不可靠。