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实体数固定，属性数取不同值，模型架构、学习率、数据分布等保持一致，记录每次训练的描述型类型检查准确率随训练迭代数的变化曲线，并从中估计“涌现点”——即描述类型检查准确率开始显著上升的训练迭代<math>t</math>。
实体数固定，属性数取不同值，模型架构、学习率、数据分布等保持一致，记录每次训练的描述型类型检查准确率随训练迭代数的变化曲线，并从中估计“涌现点”——即描述类型检查准确率开始显著上升的训练迭代<math>t</math>。
[[文件:涌现点实证.png|无|缩略图|446x446px|描述结构涌现点的理论与实证对比]]
[[文件:涌现点实证.png|无|缩略图|800x800px|描述结构涌现点的理论与实证对比]]
实验结果如上图所示，模型对描述性结构的学习，确实存在一个清晰的“转折点”，这个转折点的位置正比于<math>\sqrt{\left | K \right | } </math>，该现象符合渗流理论中的临界点预测。
实验结果如上图所示，模型对描述性结构的学习，确实存在一个清晰的“转折点”，这个转折点的位置正比于<math>\sqrt{\left | K \right | } </math>，该现象符合渗流理论中的临界点预测。