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官方账号arXiv cs.LG@Alper Yıldırım
推荐理由：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。
GFNet
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6月16日
12:26
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。