Are You Thinking What I am Thinking? : Examining Conceptual Separation in Neural Architectures

📄 arXiv: 2609.00764v1 📥 PDF

作者: Jaee Ponde, Roshni Agarwal, Subhashis Banerjee

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-09-01

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出概念分离分析以提升神经网络的内部表示理解

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 神经网络 概念分离 卷积神经网络 大型语言模型 内部表示 几何分析 分布分析

📋 核心要点

  1. 现有神经网络模型在概念表示的内部结构分析上存在不足，输出准确性无法全面反映模型的表现。
  2. 本研究通过几何和分布分析方法，探讨卷积神经网络和大型语言模型的内部激活，验证其概念分离能力。
  3. 实验结果显示，CNN在熟悉概念上表现出一致性，而LLM在不同领域间保持良好分离，相关子领域更接近，模糊主题的区分减弱。

📝 摘要（中文）

神经网络在识别明确和模糊概念方面的应用日益广泛，但输出级别的指标对内部概念表示的了解有限。本研究探讨了神经网络是否展现出概念分离，即同一概念的示例是否形成一致的表示，以及相关概念在表示空间中是否更接近。通过对卷积神经网络（CNN）和大型语言模型（LLM）内部激活的几何和分布分析，我们发现CNN中的熟悉ImageNet概念形成一致且语义有序的表示，而未见概念的这种一致性减弱。LLM中，明显不同的领域保持良好的分离，相关子领域更接近，而模糊主题的区分在均值和协方差层面上崩溃。这些结果表明，概念分离可以揭示输出准确性无法体现的结构，并可能作为模型表示概念的稳健性诊断工具。代码和数据可在GitHub上获取。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决神经网络内部概念表示的理解不足，现有方法主要依赖输出准确性，无法揭示内部结构的复杂性和概念间的关系。

核心思路：通过几何和分布分析，研究卷积神经网络和大型语言模型的内部激活，评估其概念分离能力，以揭示模型如何表示不同概念。

技术框架：整体架构包括数据预处理、模型训练、内部激活提取和几何及分布分析四个主要阶段，重点分析激活的均值和协方差。

关键创新：本研究的创新在于引入概念分离的分析框架，能够揭示模型内部表示的结构特征，与传统依赖输出准确性的评估方法形成鲜明对比。

关键设计：在实验中，使用了标准的ImageNet数据集进行训练，分析了不同概念的激活分布，并采用了特定的损失函数来优化模型的表示能力。通过对比不同模型的表现，验证了概念分离的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CNN在熟悉概念上表现出一致且语义有序的表示，而未见概念的表示一致性减弱。LLM在不同领域间保持良好分离，相关子领域的距离缩小，模糊主题的区分在均值和协方差层面上显著降低。这些发现为理解模型的内部机制提供了新的视角。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括计算机视觉和自然语言处理等多个领域，能够帮助研究人员更好地理解和优化神经网络的内部表示，从而提升模型的鲁棒性和准确性。未来，该方法可能在模型诊断和改进方面发挥重要作用，推动智能系统的发展。

📄 摘要（原文）

Neural networks are increasingly employed to identify both well-defined and ambiguous concepts, yet output-level metrics reveal little about how those concepts are represented internally. Our study asks if these networks exhibit \textit{conceptual separation}: if examples of the same concept form coherent representations, and whether related concepts lie closer together in the representation space. We examine this conceptual organisation in Convolutional Neural Networks (CNNs) and Large Language Models (LLMs) through geometric and distributional analysis of their internal activations. In CNNs, familiar ImageNet concepts form coherent and semantically ordered representations, while this coherence weakens for unseen concepts and suffers within-class domain shift. In LLMs, clearly distinct domains remain well separated, related subdomains move closer together, and the distinction between ambiguous topics collapses at both the mean and covariance level. These results suggest that conceptual separation can reveal structure that output accuracy alone cannot, and may serve as a useful diagnostic of how robustly a model represents the concepts it is asked to identify. Code and data available on \href{https://github.com/JaeeRoshniCapstoneProject/Are-You-Thinking-What-I-m-Thinking-Examining-Conceptual-Separation-in-Neural-Architectures}{GitHub}.