本文通过提出一种新的可微分特沃斯基相似性度量方法，并构建了基于此的“特沃斯基投影层”，反直觉地挑战了深度学习中普遍使用的几何相似性，不仅在图像和语言任务上展示了与传统线性层相当甚至更优的性能和更高的参数效率，更关键的是，它显著提升了模型的可解释性，使神经网络的学习方式向人类的特征匹配认知过程迈近了一步。
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专栏名称: 爱可可-爱生活
| 知名互联网资讯博主 北邮PRIS模式识别实验室陈老师 |
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