把神经网络拆成可证明的纯函数子网络?难点在数据分布
jd_pressman · x · 2026-11-09
在讨论「能否把程序拆成可证明正确性的部分」时，jdpressman 提出他的思路：神经网络中的许多子网络本质上是纯函数（pure functions），原则上是可以被规约、形式化验证的。但他指出核心障碍在于：像 VQGAN 这样的模块，其「规格说明」与训练数据分布的内容深度纠缠，难以独立形式化。这是关于神经网络可验证性/可解释性的一条有实质技术观点的讨论。
所属事件:神经网络子网络多为纯函数 但规约与数据分布深度纠缠(2 条相关)→
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