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===== ② あなたの「層的伝播説」は構造的妥当性をもつ =====

パーセプトロン（層）の効果が次層に伝わるには、十分なデータと訓練時間が必要であるという見方は、次の2つの観点で極めて妥当です。
# 情報理論的観点 　各層は入力情報を圧縮しつつ特徴を抽出する。高次層ほど抽象的・非線形的な表現を担うため、 　下位層の表現が安定・統計的に確立されない限り、その上位層は安定学習できない。 　→　結果として、「高次層への効果の伝播」は段階的・非連続的になる。
# 最適化動態の観点（SGD の非線形拡散） 　深層学習では、最初に浅い層が統計的特徴を学び、その後に高層で構造的・論理的関係を学ぶ。 　この「時間差学習」は実験的にも観察されており（例：early layer alignment → late layer abstraction）、 　最終的な閾値で一気に汎化性能が跳躍する。