論文の概要: A Data-driven Typology of Vision Models from Integrated Representational Metrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.21628v1
• Date: Thu, 25 Sep 2025 21:46:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 20:57:54.038048
• Title: A Data-driven Typology of Vision Models from Integrated Representational Metrics
• Title（参考訳）: 統合表現指標を用いた視覚モデルのデータ駆動型タイポロジー
• Authors: Jialin Wu, Shreya Saha, Yiqing Bo, Meenakshi Khosla,
• Abstract要約: 大規模ビジョンモデルは、アーキテクチャやトレーニングのパラダイムにおいて大きく異なるが、家族間で表現のどの側面が共有されているかを決定するための原則的な方法が欠如している。 表現的類似度メトリクスの組を活用し、それぞれ異なる顔-幾何学、ユニットチューニング、線形な陰極性、および家族分離性を評価する。 我々は、これらの相補的なファセットを統合するために、マルチオミクス統合にインスパイアされたSimisity Network Fusion(SNF)を適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.045700364123645
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large vision models differ widely in architecture and training paradigm, yet we lack principled methods to determine which aspects of their representations are shared across families and which reflect distinctive computational strategies. We leverage a suite of representational similarity metrics, each capturing a different facet-geometry, unit tuning, or linear decodability-and assess family separability using multiple complementary measures. Metrics preserving geometry or tuning (e.g., RSA, Soft Matching) yield strong family discrimination, whereas flexible mappings such as Linear Predictivity show weaker separation. These findings indicate that geometry and tuning carry family-specific signatures, while linearly decodable information is more broadly shared. To integrate these complementary facets, we adapt Similarity Network Fusion (SNF), a method inspired by multi-omics integration. SNF achieves substantially sharper family separation than any individual metric and produces robust composite signatures. Clustering of the fused similarity matrix recovers both expected and surprising patterns: supervised ResNets and ViTs form distinct clusters, yet all self-supervised models group together across architectural boundaries. Hybrid architectures (ConvNeXt, Swin) cluster with masked autoencoders, suggesting convergence between architectural modernization and reconstruction-based training. This biology-inspired framework provides a principled typology of vision models, showing that emergent computational strategies-shaped jointly by architecture and training objective-define representational structure beyond surface design categories.
• Abstract（参考訳）: 大規模ビジョンモデルは、建築や訓練のパラダイムにおいて大きく異なるが、それらの表現のどの側面が家族間で共有されているかを決定するための原則的な方法が欠けている。 表現的類似度尺度の組を活用し、それぞれ異なる顔-幾何学、単位調律、線形対数可能性、および複数の相補的測度を用いて家族分離性を評価する。 幾何やチューニング(例えばRSA、ソフトマッチング)を保存するメトリクスは強い家族識別をもたらすが、線形予測のような柔軟な写像はより弱い分離を示す。 これらの結果は、幾何学とチューニングは家族固有のシグネチャを持ち、線形にデオード可能な情報はより広範に共有されていることを示している。 これらの相補的なファセットを統合するために、マルチオミクス統合にインスパイアされたSimisity Network Fusion(SNF)を適用する。 SNFは、個々の計量よりもかなりシャープな家族分離を実現し、堅牢な合成シグネチャを生成する。 ResNetsとViTsは異なるクラスタを形成しますが、すべての自己組織化モデルはアーキテクチャの境界を越えてグループ化されます。 マスク付きオートエンコーダを備えたハイブリッドアーキテクチャ(ConvNeXt, Swin)クラスタは、アーキテクチャの近代化と再構築ベースのトレーニングの収束を示唆している。 生物学にインスパイアされたこのフレームワークは、視覚モデルの原則的な型付けを提供し、アーキテクチャと、表面設計カテゴリを超えた客観的-決定的表現構造を訓練することによって、創発的な計算戦略が共同で形成されることを示す。

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