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首先，深度神经网络可被理解为一个几何系统，每一层通过重塑输入空间来构建日益复杂的决策边界。为实现有效运作，网络层必须保留关键的空间信息——特别是数据点与决策边界的距离——因为这种距离信息能让深层网络构建丰富的非线性表征。
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