深度前馈神经网络的架构在深度学习中无处不在，无论是作为整体系统还是作为其他架构的子网络，因此其机制是神经网络黑箱的关键成分。基于最简单的两层ReLU网络，本文系统地研究了具有多个隐藏层的深度前馈ReLU网络的机制，并成功解释了通过反向传播算法获得的训练解决方案。路径的概念，尤其是路径之间的关系，在揭示黑箱之谜中起着核心作用。研究表明，深度ReLU网络的单元可以形成分段线性流形来划分输入空间，而不是两层情况下的超平面。如何有效利用隐藏层单元产生线性函数和输入空间的划分也是一个核心问题。两层ReLU网络的原则在很大程度上可以推广到更深的情况，例如多个严格部分序和连续性限制。所提出的基本和简单原则的结合可以产生复杂的实例，包括训练解决方案，从这个意义上说，深度前馈ReLU网络的黑箱被揭示出来。
博主点评： 本文深入探讨了深度前馈ReLU网络的结构与机制，特别是路径概念的引入提供了新的视角，帮助理解网络的复杂性。这对于研究更高效的深度学习模型具有重要的理论意义和实际应用价值。总之，作者成功地将理论与实践结合，为后续研究奠定了基础。