KAN架构爆火后反转

近期，一种名为KAN的神经网络架构引起了关注，它在准确性及可解释性上表现出色，且使用较少参数即能媲美传统MLP。然而，有研究指出KAN可能只是MLP的变体，且其优势可能更多体现在可解释性而非参数效率。尽管面临质疑，KAN的创新性仍推动了对深度学习模型可解释性的讨论。作者强调，KAN在特定应用中可能有其优势，但并不意味着对MLP的全面替代。
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