特征叠加中线性可达性的高概率保证：IHT-SAE 突破线性可达上限

研究者将线性可达性建模为压缩感知问题，在次高斯噪声下为固定支撑导出高概率界，证明所需维度随 $d=O_{\varepsilon}(k \log m)$ 线性增长，而非此前最坏情况下的二次上限。工作刻画了活跃与非活跃特征干扰的不对称性，以及干扰预算与观测噪声预算之间的权衡，并通过高斯尾部近似在系统参数上验证了这些界。作者还提出 IHT-SAE，用学习式迭代精修提升特征恢复能力，突破线性可达性限制，为评估稀疏自编码器、组合泛化与神经网络可解释性提供框架。