#黎曼梯度流

双曲表示学习的隐式偏差理论分析

论文研究双曲空间中固定类原型多分类任务的黎曼梯度流隐式偏差，提出基于Busemann函数的分解框架。证明半径漂移系数符号决定轨迹趋向理想边界还是回归内部，且边界方向收敛到Busemann风险的临界点。为双曲表示学习中的边界饱和与近边界聚类现象提供严格渐近解释。