本研究探讨了不同初始化的深度神经网络在神经元激活子空间匹配中的表现，提出了最大匹配和简单匹配的概念。实验结果显示，不同网络的卷积层表示并不如预期相似。研究还介绍了基于规范相关分析的表示比较方法，提出了相似度指数，并探讨了神经网络模型的相似性度量，强调了模型透明性和语义信息处理的重要性。

本文介绍了一种基于规范相关分析的神经网络表示比较方法，提出了相似度指数来测量表示相似性。研究表明，神经网络的表征学习与模型架构、学习速率等因素密切相关，不同层之间的动态表现出层级相关性。通过分析，提出了改进神经网络评估方法的框架，并探讨了处理离域样本时的表现与相似性度量的关系。

本文研究了Centered Kernel Alignment（CKA）算法在机器学习中的敏感性及其弱点，指出CKA值易被操控而不需实质性改变模型。提出了一种基于规范相关分析的相似度指数，以增强表示比较的可靠性。同时，探讨了深度网络中激活模式的相似性度量及其对模型性能的影响，强调了评估指标的缺陷，为未来研究提供了基础数据。