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

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做一個網絡去分類A和B，這個網絡在沒有被訓練之前分類準確率是多少？

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有理由假設這個網絡恰好隨機到了一組權重，這組權重恰好讓這個網絡在0迭代的情況下達到分類準確率100%，表明A與B是完全不同的兩個對象。或者也可以假設恰好隨機到了一組權重讓網絡的分類準確率是50%，表明A和B是兩個完全無法區分的對象。所以有理由認為有一組權重可以讓網絡的分類準確率是50%到100%的任何值。

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所以一個完全未經訓練的二分類網絡的可能分類準確率可以是50%-100%的任何值，每一組權重對應一個態，則構成所有可能態的疊加態。但最終分類的結果確只能得到一個值，疊加態被坍縮為一組權重。分類準確率隨著收斂誤差的減小從50%過度到100%，是測量行為本身決定了分類準確率。

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讓分類準確率從無限的可能最終變成一種可能，所以這個過程算坍縮嗎？

總結

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