ImageNet分数越高，天生反而越糊？iREPA给出诠释

新智元报道

编辑：倾倾

【新智元导读】学霸的假话被揭穿！一篇来自Adobe Research的论文发明，高语义明确并不会提升天生质量，反而可能破损空间结构。用iREPA简朴修改，削弱全局滋扰，天生质量连忙飙升。

我们经�；嵋苫螅何裁词泳跄Ｗ釉礁呒�，天生效果反而越差？

最近，Adobe Research发了一篇论文，专门诠释了这个看起来有点变态、但重复泛起的征象。

论文地点：https://arxiv.org/pdf/2512.10794

按直觉，模子要先知道「这是什么」，才华把它画出来。

ImageNet上的分类准确率越高，说明模子的语义明确越强，天生的内容越稳固、越靠谱。

但这篇论文给出的效果，完全相反：

一些在识别使命中体现平平、甚至看起来「很不智慧」的视觉编码器，反而能天生出结构更清晰、质量更高的图像。

全局语义能力越强，天生反而越容易出问题。

很可能我们从一最先，就误会了天生模子真正善于的是什么。

为什么视觉模子越「智慧」，天生的反而越差？

先看一个已经被重复验证的事实：一个模子在ImageNet上的线性探测准确率越高，并不料味着它更适适用来做天生。

最直观的例子是SAM2。这是一个在识别使命里不出彩的模子，验证准确率只有24.1%，远低于主流视觉大模子。

但当这些编码器被用于REPA时，SAM2的天生质量反而优于一批准确率横跨约60%的模子。

SAM2的ImageNet验证准确率仅为24.1%，但在REPA框架下的天生gFID显着优于多种准确率凌驾70%的视觉编码器。

这还不是某一个模子的无意体现。

论文进一步较量了统一编码器家族中差别规模的模子，效果发明：模子越大、分类准确率越高，天生质量反而可能相似或更差。

随着模子规模和分类准确率提升，天生gFID反而整体变差，批注这一征象并非由个体模子导致。

显然，「高语义能力=好天生」这条默认路径，在大宗实验中并不建设。

更要害的是，这种征象并不是噪声。

在跨模子、跨设置的系统性剖析中，全局语义指标与天生质量之间的相关性始终很是弱。

分类能力与天生质量险些无关，空间结构却高度相关。左：线性探测准确率与天生 gFID 的相关性极弱（Pearson r=-0.26）。中：空间结构指标（LDS）与天生质量泛起出显著强相关（Pearson r=-0.85）。右：基于空间结构刷新的iREPA，在多种编码器上稳固优于REPA。

论文进一步对多种视觉编码器做了相关性剖析，效果很是明确：

线性探测准确率与天生质量之间险些不保存相关性。

相比之下，反应patch空间结构的指标，与天生质量泛起出极强的正相关关系。

若是不是「明确多」，那天生模子究竟依赖的是什么？

重复确认会压扁空间结构

在明确了「高语义≠好天生」之后，真正的问题酿成了：

为什么模子越是重复确认，天生反而越容易出问题？

要害就是，全局语义会在天生历程中压扁空间结构。

在天生使命中，模子并不是一次性输出图像，而是在训练和采样历程中，一直对局部patch之间的关系做判断。

论文将这种能力归纳综合为「空间结构」：即相邻patch之间应坚持更高相似性，而远处patch不应被全局语义过早拉近。

但当模子太过追谴责局语义一致性，好比通过CLS token ，或对所有patch做全局平均来强化「这是什么」，这些局部差别就会被系统性地削弱。

这种做法会导致一个直接效果：远景物体的patch，与本应无关的配景patch之间，泛起异常高的相似性。

空间比照度下降，界线变得模糊，天生效果因此糊成一片。

PE-G和WebSSL-1B在ImageNet上具有更高的分类准确率，但它们的空间自相似性显示，远景与配景被太过拉近，界线模糊。相比之下，空间结构更清晰的SpatialPE-B，天生质量显著更好。

研究员向模子中逐步加入全局语义信息，视察分类能力和天生质量的转变。

效果如下图所示：

增强全局语义信息会损害天生质量

随着全局信息权重α从0增添到0.5，模子的线性探测准确率一连上升。

但天生质量却显著下降，FID显着恶化。

也就是说，「更懂这是什么」确着实爆发；但与此同时，模子也失去天生所依赖的空间结构。

这并不是优化不充分的副作用，而是由于全局语义在天生阶段饰演了一个「过强约束」的角色。

它让模子更快告竣结论，却也更早放弃了对局部结构的细腻描绘。

既然语义会滋扰天生，iREPA选择退后一步

若是说前面的实验回覆了「问题出在哪」，那 iREPA 回覆的就是另一个问题：

既然全局语义会滋扰天生，那该怎么对齐体现，才不会把结构压扁？

iREPA给出了谜底。它对原本的REPA训练流程做了两处很是简朴的修改，总共不到四行代码。

第一处，是投影方法的改变。

在标准REPA中，patch表征通�；峋蒑LP投影层举行对齐。

但论文指出，MLP在这一历程中容易混淆差别位置的信息，无意中削弱了空间比照度。

因此，iREPA用一个3×3的卷积层（padding=1）替换了MLP投影。

卷积的归纳偏置能保存局部邻域关系：相邻patch的相互影响被保存，远处区域则不会被过早混在一起。

第二处修改，直接针对全局语义。

iREPA在对齐历程中引入了一个空间归一化层，移除了patch特征中的全局均值分量，让模子专注于局部之间的差别与界线。

iREPA怎样通过两处修改，恢复天生所需的空间结构。 (a) 使用卷积投影替换MLP，可更好地保存局部空间关系。 (b) 空间归一化层通过移除全局分量，提高patch之间的空间比照度。 (c) 经由这两步修改后，iREPA天生的diffusion特征泛起出更清晰的空间结构。

正是这两点改动，让iREPA在机制上与前一节的问题形成了严酷对应：

全局语义太强会抹平结构，那就在对齐阶段削弱全局分量、强化空间关系。

效果也在意料之中。

无论是在ImageNet规模的天生使命，照旧更高区分率的设置，亦或是文本到图像的多模态天生使命中，iREPA都体现出更快的收敛速率和更好的最终天生质量。

更主要的是，这种提升并不依赖于某一个特定编码器。

在差别模子规模、差别视觉主干网络、差别训练设置下，iREPA都能稳固刷新。

这不但是一个技巧，而是顺着天生使命自己对结构的需求，把体现对齐这件事做得更榨取、更细腻。

许多时间，我们讨论天生模子时，会下意识沿用一个标准。

但这篇论文提醒了我们，天生并不是明确的自然下游。

对天生来说，最主要的并不是「这是什么」，而是「哪些地方该靠近，哪些地方该脱离」。

当我们一味强化全局语义，重复鞭策模子给出谜底，着实是在替它提前下结论。

iREPA并没有试图让模子变得更智慧。它做的更像是退后一步，把空间还给空间，把结构还给结构。

效果不是明确能力的奔腾，而是天生质量的回归。

参考资料：

https://x.com/1jaskiratsingh/status/2000701128431034736?s=20

https://end2end-diffusion.github.io/irepa/

秒追ASI

?点赞、转发、在看一键三连?

点亮星标，锁定新智元极速推送！

《影音先锋亚洲色资源网站》，《Q8X2R7L1T4J5M9B6W3》

操色天堂

“欧美辰屄视频”

78w78w飞机

……

12月29日

“美女扒开尿口让男生桶”LPL战队赛季新皮肤

↓↓↓

罗马球员们纷纷告别穆帅，是劳斯劳斯女车主称被网暴后暴瘦10斤

12月29日，3000亿元国债资金落地！政策接力助企焕新，真金白银激发高质量发展活力，卡通动漫亚洲综合第1页搜索，一级大片网站，真实处破女全过程，国漫美女裸体网站

12月29日，广东海警局无害化处置涉走私冻品3000余吨案值约1.2亿元，免费试看120秒免费，黄色在现观看视频，国产对白在线观看Com，超碰Cao草棚gao进入

12月29日，福州：暑期中国船政文化城人气旺，2021天天操天天舔天天爽，久久精品免费一区二区三区综合，内射少女嫩逼，www.A片网址

12月29日，河南郑州发布大雾黄色预警局地能见度小于200米，亚洲图片跟小说，黄色视频永久免费在线下载地址观看，一级 a 一级 a爱片免费免免黄，蜜桃快草

12月29日，河南三门峡：雪映彩灯年味渐浓，馃悢C馃惢，国产精品九九，奶头张开腿被的作文，99ri在线精品视频在线播放

12月29日，中华经典诵读大会（第二季）举行启动仪式，爱情岛论坛亚洲品质极速自首页，啪啪啪啪啪啪啪教学视频高清无码，扒开老女毛荫荫的黑森林视频，精品一区在线观看地址

12月29日，中国人保启动一级应急响应迅速应对云南镇雄县山体滑坡，黄色视频在线观看免费黄片，色黄视频在线看，17ccom，蝌蚪网在线视频

12月29日，台生甲骨文中寻根源：两岸同文同源同种，成人黄色视频网站，少女施展绝技用BB 抽烟，6080午夜福利毛片，国语自产精品视频在线视频app

监制：邓金木

策划：赖晗

主创：唐征宇林箴贺陈佛烘颜亦阳陈林韵

编辑：王家菁、段圣祺

k1体育麻将胡了

下载APP

所有

ImageNet分数越高，天生反而越糊？iREPA给出诠释

热门视频

k1体育麻将胡了

下载APP

所有

ImageNet分数越高，天生反而越糊 ？iREPA给出诠释

热门视频

ImageNet分数越高，天生反而越糊？iREPA给出诠释