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神经ODE和i-ResNet是最近提出的用于增强残差神经模型的可逆性的方法。拥有一种通用的构造可逆模型的技术可以为学习系统的发展开辟新的途径，但到目前为止，神经ODE和i-ResNets是否可以对任何连续的可逆函数建模的问题仍未解决。.. 在这里，我们表明这两个模型的逼近能力均受到限制。然后，我们证