Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) 在處理具有複雜非線性關係的數據集時，展現出其優越的性能。特別是在如 CIFAR-100、ImageNet 或醫學影像等數據集上，KAN 的潛力更能得到充分發揮。這些數據集通常包含更高維度的特徵和更複雜的模式，這使得 KAN 的非線性建模能力成為一個重要的優勢。由於 KAN 利用 Kolmogorov-Arnold 表示定理，能夠將多變量函數分解為單變量函數的和，這使得它在捕捉數據中的非線性關係時，能夠提供比傳統線性探測更靈活的解決方案。因此，對於那些需要深入理解數據內部結構的任務，KAN 將是更具吸引力的選擇。