在分类的意义上最稳定的物体是什么？

可能是黑洞，因为没有物体可以逃离黑洞。所以无论用什么手段来观察黑洞得到的反馈都是0，即便黑洞有什么变化也无从知晓。比如用一个炮弹去观察黑洞和一块陨石，黑洞还是黑洞，但陨石可能会变成两块陨石。

(A,B)---m*n*k---(1,0)(0,1)

做一个网络来分类A和B，随着收敛误差δ的减小，分类准确率会提高。可以合理假设存在δ1和δ2，使得A和B的分类准确率分别是100%。如果假设分类稳定性最大的物体是黑洞，则可以合理的表述当A的分类准确率是100%意味着，A在B的环境中实现了黑洞化。

所以如果承认黑洞是最稳定的物体，则神经网络的分类行为就是让两个分类对象在彼此的环境中黑洞化的过程。

由史瓦西的公式，如果质量M取决于二者的形态差异，是一个只与训练集有关的定值，不随收敛误差的变化而变化。而v是光速也是一个定值，G是常数也是一个定值，则在这个模型中可以给收敛误差δ一个明确的物理解释：收敛误差δ就是这个分类对象半径的量度。当分类准确率是100%时，δ对应的就是这个分类对象在环境中的史瓦西半径。

所以神经网络的训练过程可以等效的理解为，就是让两个分类对象在彼此的环境中不断压缩，密度不断变大的过程。所以如果实现了一个分类准确率都是100%的网络，在逻辑上相当于实现了两个黑洞，因为他们在彼此的环境中将恒稳定。

 

总结

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