论文以 Bures 几何和量子 Fisher 信息度量表征形成轨迹

论文把表征学习当作几何轨迹来测量，用 Bures 几何刻画表征空间中的移动，用量子 Fisher 信息刻画对输入因素的局部敏感度。作者发现学习会把敏感度集中到任务相关因素，而当计算需要输入因素之间更高阶的交互时，轨迹会系统性变得更不直接，该效应在性能与训练时长匹配的对照下依然成立。

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