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title: "Honest 开子集 (Honest Open Subset)"
created: 2026-06-10
updated: 2026-06-10
type: concept
tags: ["neuroalgebraic-geometry", "neural-networks", "identifiability"]
sources: ["[[relu-neuromanifolds-semi-algebraicity]]"]
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# Honest 开子集 (Honest Open Subset)
**Honest 开子集**是 [[relu-neuromanifolds-semi-algebraicity|Flinth et al. (2026)]] 引入的概念:参数空间 P消除缩放对称后的空间中无隐藏对称性的区域。
## 形式化定义
U in PPr(d)-不变的)是:
- **weakly honest**Pr(d) 在 U 内传递地作用于每个纤维 phi^{-1}(phi(u)) ∩ U
- **honest**Pr(d) 满射到每个纤维 phi^{-1}(phi(u))(等价于 weakly honest + U 是 Phi-饱和的)
- **strongly honest**Pr(d) 同构于每个纤维(等价于 honest + 作用自由)
## 直觉
一个 honest 开子集意味着:在该区域内,参数化映射 phi 的任何两个参数表示同一函数**仅当**它们通过平凡的缩放+置换对称性关联。
等价于:**无隐藏对称性**——所有对称性都是已知的缩放和置换对称。
## 核心猜想
> **Conjecture 2**:对任意架构,最大 honest 开子集是半代数的。
**Theorem 3**(浅层网络):最大 honest 开集是 **Zariski 开集**(比半代数更强的结论)。
## 与可识别性的关系
如果存在 honest 开子集,则在其上网络是**可识别的**identifiable——可以从函数唯一恢复参数modulo 缩放+置换)。
## 参考
- [[relu-neuromanifolds-semi-algebraicity|ReLU Neuromanifolds]]
- [[hidden-symmetries-neural|Hidden Symmetries]]
- [[scaling-permutation-symmetry|Scaling & Permutation Symmetries]]
- [[fiber-of-parametrization|Fiber of Parametrization]]