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→因果平面中的深度神经网络
一层的简并性衡量因果关系中有多少信息因重叠连接而丢失，并通过代数方法计算其增敏性-EI，增敏性衡量网络中非重叠连接的信息贡献。下图显示了具有不同连接权重的两个输入节点和一个输出节点（具有S形激活）的层的增敏性和简并流形。它们之间的差异形成了EI歧管。
一层的简并性衡量因果关系中有多少信息因重叠连接而丢失，并通过代数方法计算其增敏性-EI，增敏性衡量网络中非重叠连接的信息贡献。下图显示了具有不同连接权重的两个输入节点和一个输出节点（具有S形激活）的层的增敏性和简并流形。它们之间的差异形成了EI歧管。
[[文件:截屏2024-12-14 21.48.56.png |替代=|无框|800x800像素]]
[[文件:截屏2024-12-14 21.48.56.png |替代=|无框|700x700像素]]
之前对图的EI（基于随机游走动力学）的研究已经找到了一种对不同规范网络进行分类的方法，如Erd̋os-Rényi随机图、无标度网络和轮辐模型，基于它们在随机游走的决定论和简并性方面的位置<ref name=":1" />。在DNN中，一个敏感术语取代了决定论。
之前对图的EI（基于随机游走动力学）的研究已经找到了一种对不同规范网络进行分类的方法，如Erd̋os-Rényi随机图、无标度网络和轮辐模型，基于它们在随机游走的决定论和简并性方面的位置<ref name=":1" />。在DNN中，一个敏感术语取代了决定论。