研究者探讨:神经网络子网络多为纯函数,但 spec 与数据分布深度纠缠
jd_pressman · x · 2026-11-09
jdpressman 讨论神经网络可解释性的一个核心困难:网络中许多子网络(如 ciruit)本质上是纯函数,原则上可以形式化规约(spec),但这类 spec 与训练数据分布的内容深度耦合。他举例子:一个决定鸟类图像中喙长度的 circuit,显然依赖图像的艺术风格等大量变量,其「规范」只能来自数据本身。他补充自己曾研究过这个概念(VQGAN 语境),觉得现阶段不值得投入,已回到 vapache 项目上。
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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