该研究发现神经网络训练中的权重奇异值分解存在一个稳定的正交基。基于此，提出了一种新的训练方法OIALR，可以无缝集成到现有的训练工作流中，准确度损失最小，超越传统训练设置。

该研究通过分析神经网络权重的奇异值分解，探究了神经网络的学习动力学。研究发现，在训练过程中，每个多维权重的SVD表示中存在一个稳定的正交基。基于此，研究提出了一种新的训练方法，即利用神经网络的内在正交性的OIALR训练。通过基准测试，证明了OIALR在各种数据集和网络架构上的准确度损失最小，可以超越传统的训练设置。