162个视觉模型分解研究：通用表征维度更贴近生物视觉
burny_tech · x · 2026-09-27
- 论文将 162 个不同架构、目标函数和训练数据的视觉模型的对象相似性结构分解为少量非负维度，统计哪些维度跨模型复现。
- 通用维度更具可解释性、更多由图像的概念语义属性驱动；架构、目标函数、训练数据、模型规模与性能均无法解释其出现。
- 拥有更多通用维度的模型能更好预测猕猴 IT 皮层活动与人类相似性判断，表明通用性反映了与生物视觉相关的表征。
- 结论：可解释性与语义内容是驱动跨模型表征趋同的隐性因素。
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