神经网络架构

近期，约翰斯・霍普金斯大学的一项突破性研究揭示了神经网络训练中一个令人震撼的规律：超过1100个在不同数据集、不同初始化条件下训练的神经网络，其最终学到的权重都会收敛到一个共享的低维子空间。这一发现不仅挑战了传统机器学习中“数据驱动一切”的范式，更暗示着神经网络架构本身可能蕴含着某种先验的数学结构——所有训练过程本质上都是在“发现”而非“创造”这个早已存在的…