SPICE框架解析神经网络多义特征
原文标题：SPICE: Simple Polysemantic Feature Interpretation via Clustering-based Explanation
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研究提出SPICE框架，通过基于聚类的解释分析深度视觉架构中的多义性（单个神经元响应多个无关概念）。该方法摆脱架构依赖的传播规则，自动确定每个神经元的概念簇数量，首次系统比较CNN与Transformer中的多义性，并揭示其随深度与架构的演化规律。
- 问题
- 神经网络多义性分析依赖特定架构和人工设定的概念簇数量K，难以扩展到Transformer。
- 方法
- 提出SPICE框架，用基于聚类的解释自动确定每个神经元的概念簇数，摆脱架构相关传播规则。
- 结果
- 首次系统比较CNN与Transformer中的多义性，揭示其随深度与架构的演化规律。
- 影响
- 给可解释性工具提供跨架构、免调参方案，便于工程师直接分析大视觉模型神经元。
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SPICE用聚类解释分析多义性，首次系统比较CNN与Transformer并自动确定每神经元概念簇数。
- •SPICE摆脱架构依赖的传播规则，可跨CNN与Transformer通用分析。
- •自动确定每个神经元的概念簇数量，不再依赖预设K，支持大模型可扩展分析。
- •首次系统比较CNN与Transformer中的多义性，并考察其随深度与架构的演化。
- •研究进一步分析多义性如何通过不同计算路径形成。
为什么重要：去掉固定K与架构绑定这两个限制，使多义性分析可扩展到现代Transformer视觉模型。
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