本文研究了通过二次线性层构建可解释的神经网络，提出了基于因式分解的双线性层，以提高CNN的特征交互能力并降低过拟合风险。同时介绍了门控线性网络（GLNs），强调其在线学习和抗遗忘能力。研究表明，这些新结构在多个数据集上表现优越，具有较低的计算成本和模型复杂度。