精选理由
这篇论文用Oppenheim-Lim实验方法测试了多个模型（ViT、CNN）的内部表示，发现相位才是关键，还解释了为什么CNN和ViT对纹理和形状的偏好不同。
论文复现了Oppenheim和Lim（1981）的经典实验，在隐藏层中测试相位与幅度对图像识别的影响。在PRISM2D、GFNet和ViT-B/16中，预测完全跟随相位或符号捐赠者，删除幅度信息后准确率几乎不变。ResNet-50在ReLU后看似不遵循此模式，但ReLU前的干预显示晚期块中存在强相位编码，且DC-only控制表明读取器依赖通道式空间平均。这些架构共享相位/符号身份编码，但因整流和读取几何暴露在不同基底上，为CNN与注意力模型间的纹理-形状差距提供了机理解释。
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论文复现了Oppenheim和Lim（1981）的经典实验，在隐藏层中测试相位与幅度对图像识别的影响。在PRISM2D、GFNet和ViT-B/16中，预测完全跟随相位或符号捐赠者，删除幅度信息后准确率几乎不变。ResNet-50在ReLU后看似不遵循此模式，但ReLU前的干预显示晚期块中存在强相位编码，且DC-only控制表明读取器依赖通道式空间平均。这些架构共享相位/符号身份编码，但因整流和读取几何暴露在不同基底上，为CNN与注意力模型间的纹理-形状差距提供了机理解释。
Oppenheim and Lim (1981) showed that natural images stay recognizable when reconstructed from their Fourier phase alone, while the magnitude carries little of their identity. We ask whether trained image classifiers repr…