arXiv ID:
2604.24393
arXiv 提交日期: 2026-04-27
自监督深度ReLU网络中线性区域的复杂度研究 / Complexity of Linear Regions in Self-supervised Deep ReLU Networks
1️⃣ 一句话总结
本文通过分析自监督深度学习模型(如对比学习和自蒸馏方法)中线性区域的数量、面积、偏心率和边界变化,发现自监督模型比监督模型使用更少的线性区域就能达到相似精度,并且线性区域的几何特征可以作为衡量模型表示质量和检测表示崩溃的可靠指标。