驾驭表征嵌入的通用几何结构

不同神经网络生成的特征向量往往会收敛至相似的几何流形。论文围绕表征空间的通用几何特性展开，探讨如何直接利用其固有的对称性与空间规律，降低异构模型之间表征对齐与迁移的开销。跨体系的语义连通，由此找到了一种更贴近几何本原的规约方式。