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进一步分析发现，我们可计算$\Theta$上任意两个向量场的李括号，自然也能计算两个训练样本对应向量场的李括号。两个训练样本的李括号揭示了这些样本训练的顺序依赖性。向量场的李括号本身也是向量场，因此与梯度类似，我们可为每个参数张量获取相同形状的李括号张量。
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