研究：神经网络模块化程度高于单神经元所示
原文标题：Neural networks are more modular than single neurons suggest
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论文提出单元级、正交、线性三层嵌套的模块化层级，通过选择性消融进行因果评估。研究发现视觉模型、语言模型和多任务RNN虽缺乏单元级模块化，却常在子空间层面表现出清晰的功能模块化，内容与风格、语法与语义可分离，且与脑数据对齐存在差异。
- 问题
- 单个神经元参与多种功能，使神经网络常被认为缺乏模块化组织。
- 方法
- 提出单元级、正交、线性三层嵌套的模块化定义，用统一框架学习分解并通过选择性消融做因果评估。
- 结果
- 视觉与语言模型中内容/风格、语法/语义可在子空间消融下分离；内容子空间预测高级视觉皮层、风格预测低级，语义子空间预测语言皮层优于语法。
- 影响
- 可解释性分析不应止于单神经元，子空间级分解能更可靠地定位模型功能与脑区对应。
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