线性自编码器学习机制棱柱层级理论提出

研究者 Eugene Golikov、Yaroslav Gusev 和 Dmitry Yarotsky 为大型权重绑定线性自编码器提出了一套学习机制（regime）的棱镜层级图景，其极端机制对应三棱镜的各个面，包括大样本、小样本、平均场、窄潜空间和自由五种基本机制。 针对前四种机制，作者在梯度流下严格推导并刻画了极限训练与总体动力学，证明了收敛性，结果与实验吻合。他们据此揭示了谱临界慢化、初始化导致的偏离 PCA 最优的陷阱，以及总体损失指数收敛而训练损失仅代数松弛的现象。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。