表示学习收敛至"表示丛"而非单一表示

phillip_isola · x · 2026-07-08

MIT 研究者 Phillip Isola 提出表示学习的新视角：当被问"两张图有多相似"时，答案会随评判维度（按颜色还是按形状）而变化，因此不存在能同时描述两者的单一核函数。他指出表示的收敛并非趋向某个单一表示，而是趋向一个"表示丛"（thicket of representations）。