HOLE：用于神经网络可解释性的潜在嵌入同调观测

2026年11月4日，一篇发布在 arXiv 人机交互（Human-Computer Interaction）分类下、尚未经同行评审的预印本提出 HOLE 方法，用持续同调从神经网络的中间激活中提取拓扑特征，以可视化各层表征结构，定位为神经网络可解释性工具。目前该工作仅有这一篇一手报道，尚无后续同行评审、正式发表或其他研究者的评论与回复。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。