待验证50% 置信事实精确时间

子式的数量随网络规模（输入维度与隐藏单元数）组合增长，这是PR指标规模依赖性的根源。

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/19

首次发现

来源

Rényi集中度指标：让MLP可解释性度量摆脱网络规模依赖

rss2026/10/16

涉及实体

子式concept Participation Ratioconcept

相关事实

待验证当网络宽度M增大时，KL项随参数数量线性增长，而期望对数似然项增长速度相对较慢，这是先验主导现象的根本数学原因71% 相似待验证协方差项数量随组规模平方增长，因此方差低估程度随组规模增大而加剧。71% 相似待验证临界规模（critical mass）概念来自扩散理论，指参与者数量超过某阈值后网络效应使内容呈指数级增长69% 相似待验证数值微分计算量与参数数量成正比，符号微分会产生表达式膨胀问题，二者在大规模网络中都无法扩展，反向传播是解决方案69% 相似待验证维度诅咒指随着系统维度增加，许多算法或理论保证所需样本量或计算资源呈指数级增长。68% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/1068930

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1068930

MCP

get_claim(id=1068930)