可能是黑洞，因為沒有物體可以逃離黑洞。所以無論用什么手段來觀察黑洞得到的反饋都是0，即便黑洞有什么變化也無從知曉。比如用一個炮彈去觀察黑洞和一塊隕石，黑洞還是黑洞，但隕石可能會變成兩塊隕石。

(A,B)---m*n*k---(1,0)(0,1)

做一個網絡來分類A和B，隨著收斂誤差δ的減小，分類準確率會提高。可以合理假設存在δ1和δ2，使得A和B的分類準確率分別是100%。如果假設分類穩定性最大的物體是黑洞，則可以合理的表述當A的分類準確率是100%意味著，A在B的環境中實現了黑洞化。

所以如果承認黑洞是最穩定的物體，則神經網絡的分類行為就是讓兩個分類對象在彼此的環境中黑洞化的過程。

由史瓦西的公式，如果質量M取決于二者的形態差異，是一個只與訓練集有關的定值，不隨收斂誤差的變化而變化。而v是光速也是一個定值，G是常數也是一個定值，則在這個模型中可以給收斂誤差δ一個明確的物理解釋：收斂誤差δ就是這個分類對象半徑的量度。當分類準確率是100%時，δ對應的就是這個分類對象在環境中的史瓦西半徑。

所以神經網絡的訓練過程可以等效的理解為，就是讓兩個分類對象在彼此的環境中不斷壓縮，密度不斷變大的過程。所以如果實現了一個分類準確率都是100%的網絡，在邏輯上相當于實現了兩個黑洞，因為他們在彼此的環境中將恒穩定。

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總結

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