從功能對應的角度評估表徵相似性度量

核心概念

通過與行為一致性的比較分析，研究發現強調表徵整體結構的度量（如線性 CKA 和 Procrustes 距離）在區分已訓練和未訓練模型以及與行為測量保持一致方面表現出色，而線性預測性等常用度量與行為的一致性較弱，這為神經科學和人工智慧研究中選擇強調行為意義的比較度量提供了重要指導。

摘要

文獻資訊： Bo, Y., Soni, A., Srivastava, S., & Khosla, M. (2025). Evaluating Representational Similarity Measures from the Lens of Functional Correspondence. ICLR 2025. (Under review)
研究目標： 本文旨在探討哪種表徵相似性度量最適合於比較神經科學和人工智慧中的模型，特別關注於這些度量如何與行為結果保持一致。
方法： 作者評估了八種常用的表徵相似性度量，涵蓋了基於對齊、典型相關分析 (CCA)、內積核和最近鄰方法，並將其應用於視覺領域的 19 個視覺模型。他們使用了一套全面的行為指標，包括硬預測和軟預測，比較了這些度量在 17 個不同行為數據集上的表現。
主要發現：

不同的表徵相似性度量在區分模型的能力上存在差異。例如，Procrustes 距離擅長區分已訓練和未訓練的模型，而軟匹配距離則更有效地區分了不同的架構家族。
行為指標通常比表徵相似性度量更一致。
線性 CKA 和 Procrustes 距離與行為評估的一致性最高，而線性預測性等指標與行為的一致性較弱。
主要結論： 作者認為，在神經科學和人工智慧研究中，應優先考慮強調表徵整體結構的度量，例如線性 CKA 和 Procrustes 距離，因為它們與行為結果的關係更為密切。
論文意義： 這項研究為在神經科學和人工智慧中選擇適當的表徵相似性度量提供了重要指導，特別是在模型與大腦比較的背景下，其中表徵分析經常被用於評估人工神經網路和生物系統是否在感知和認知過程中發揮著相似的功能作用。
研究限制和未來研究方向：

本文假設了一種特定的行為從神經表徵中「讀取」的機制，而不同的讀取機制可能會揭示模型之間不同的關係。
本文將「行為」定義為跨多個非分佈 (OOD) 圖像數據集的對象分類。將評估擴展到包括精細的視覺辨別或分類以外的更廣泛任務，將更好地捕捉視覺處理的全部範圍。
本文缺乏一個強有力的理論框架來解釋為什麼某些相似性度量比其他度量與行為更一致，這仍然是未來研究的一個方向。

統計資料

研究評估了 8 種常用的表徵相似性度量。
研究使用了 19 個視覺模型和 17 個不同的行為數據集。
線性 CKA 與行為指標的平均相關係數為 0.64。
Procrustes 距離與行為指標的平均相關係數為 0.70。
線性預測性與行為指標的平均相關係數為 0.26。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Evaluating Representational Similarity Measures from the Lens of Functional Correspondence

by Yiqing Bo, A... 於 arxiv.org 11-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.14633.pdf

深入探究

除了行為一致性之外，還有哪些其他標準可以用於評估表徵相似性度量的有效性？

除了行為一致性之外，還有其他標準可以用於評估表徵相似性度量的有效性，以下列舉幾項：

對雜訊的魯棒性 (Robustness to noise): 一個好的表徵相似性度量應該對輸入數據中的雜訊具有魯棒性。這意味著即使輸入數據中存在一些小的變化，度量結果也應該保持相對穩定。
對資料集大小的敏感度 (Sensitivity to dataset size): 一些表徵相似性度量可能對資料集大小很敏感，這意味著在較小的資料集上，它們可能無法很好地工作。因此，選擇對資料集大小不敏感的度量非常重要，尤其是在處理有限數據時。
計算效率 (Computational efficiency): 一些表徵相似性度量的計算成本可能很高，尤其是在處理大型資料集或複雜模型時。因此，在選擇度量時，需要考慮計算效率，並權衡其有效性和效率。
可解釋性 (Interpretability): 一些表徵相似性度量比其他度量更容易解釋。易於解釋的度量可以幫助我們更好地理解模型的行為，並提供有關模型如何學習表徵的見解。
與特定任務的相關性 (Relevance to specific tasks): 某些表徵相似性度量可能與特定任務更相關。例如，如果我們對比較兩個模型的分類性能感興趣，那麼我們應該選擇與分類準確性高度相關的度量。
總之，沒有一種表徵相似性度量是完美的，最佳選擇取決於具體的研究問題和資料集。

是否存在一種單一的「最佳」表徵相似性度量，或者不同度量的適用性是否取決於具體的研究問題？

如同前面所提到的，並不存在一種單一的「最佳」表徵相似性度量。不同度量的適用性取決於具體的研究問題、資料集和模型。

研究問題: 如果您想了解模型是否以類似於人類的方式表徵信息，那麼行為一致性是一個重要的評估標準。但如果您想比較不同模型架構的表徵能力，則其他標準（如對雜訊的魯棒性或對資料集大小的敏感度）可能更為重要。
資料集: 某些度量可能更適合處理特定類型的數據。例如，如果您的資料集包含很多雜訊，那麼您應該選擇對雜訊具有魯棒性的度量。
模型: 某些度量可能更適合比較特定類型的模型。例如，線性預測性度量可能不適合比較具有高度非線性激活函數的深度神經網絡。
因此，在選擇表徵相似性度量時，務必仔細考慮您的研究問題、資料集和模型。

如何將這些關於表徵相似性的見解應用於其他領域，例如自然語言處理或強化學習？

這些關於表徵相似性的見解可以應用於其他領域，例如自然語言處理 (NLP) 或強化學習 (RL)，以下是一些例子：
自然語言處理 (NLP)

評估詞嵌入的品質: 表徵相似性度量可以用於評估詞嵌入的品質，例如Word2Vec或GloVe。通過比較不同詞嵌入方法生成的詞向量之間的相似性，我們可以了解哪種方法生成的詞向量更能捕捉詞語之間的語義關係。
分析和比較不同語言模型: 表徵相似性度量可以用於分析和比較不同語言模型（例如BERT或GPT-3）學習到的表徵。通過比較不同模型在相同任務上的表徵相似性，我們可以了解不同模型架構或訓練數據集如何影響模型學習到的表徵。
跨語言資訊檢索: 表徵相似性度量可以用於跨語言資訊檢索，通過比較不同語言的文本表徵，我們可以找到不同語言中語義相似的文本。
強化學習 (RL)

分析和比較不同強化學習算法: 表徵相似性度量可以用於分析和比較不同強化學習算法學習到的狀態或動作表徵。通過比較不同算法在相同環境中的表徵相似性，我們可以了解不同算法如何表徵狀態空間和動作空間，以及它們如何影響策略學習。
遷移學習: 表徵相似性度量可以用於遷移學習，通過比較不同任務或環境中學習到的表徵，我們可以將知識從一個任務或環境遷移到另一個任務或環境。
表徵學習: 表徵相似性度量可以用於指導強化學習中的表徵學習，通過鼓勵模型學習具有特定相似性結構的表徵，我們可以提高模型的泛化能力和學習效率。
總之，表徵相似性度量為我們提供了一個強大的工具，可以分析、比較和理解不同模型學習到的表徵。這些見解可以應用於各種領域，以提高模型的性能、泛化能力和可解釋性。