技术
Intrinsic Dimension（内在维度）
内在维度指高维数据实际所在低维流形的维度，反映数据本质自由度，常用于降维和表示学习分析。
详细解释
尽管数据可能存在于高维空间，但其有效自由度往往更低。内在维度估计方法包括PCA、MLE和基于距离的方法。在深度学习中，内在维度用于分析模型表示能力、指导网络压缩，并解释泛化性能。
别名与相关写法
intrinsic dimension
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内在维度指高维数据实际所在低维流形的维度，反映数据本质自由度，常用于降维和表示学习分析。
尽管数据可能存在于高维空间，但其有效自由度往往更低。内在维度估计方法包括PCA、MLE和基于距离的方法。在深度学习中，内在维度用于分析模型表示能力、指导网络压缩，并解释泛化性能。