216-B1｜不同训练方法如何影响视觉模型中各层的利用率，视觉脑解码；计算摄影散景效果模拟，文生图公平性与偏见评估｜Mon

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AIGC   Research 主编｜ 庄才林（Cailin Zhuang） 技术支持｜胡耀淇（Yaoqi Hu） Topic: Foundation｜ 1. Utilization of Vision Models 2. Visual Brain Decoding How Do Training Methods Influence the Utilization of Vision Models? 2024-10-18｜Offenburg U, University of Mannheim, MPI-INF｜NeurIPS 2024｜ 🟡 http://arxiv.org/abs/2410.14470v1 https://github.com/paulgavrikov/layer_criticality 概述 本研究探讨了不同训练方法如何影响视觉模型中各层的利用率。研究指出，神经网络中的可学习参数并非均等地贡献于模型的决策功能，某些层的参数在随机化后对模型性能影响甚微 。研究回顾了先前关于模型架构和任务复杂性对这一现象的影响，并提出了一个新问题： 训练方法是否也会影响这一现象 。为此，研究者在固定模型架构和训练数据的情况下，使用多种训练管道对ImageNet-1k分类模型进行了实验评估。结果表明， 训练方法显著影 ………………………………