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是否有不同的神经网络，接受过各种视觉任务的培训，共享一些共同的表示？在本文中，我们证明了我们在具有不同体系结构，不同任务（生成和歧视本地）以及不同类型的监督（班级监督，私人文本，文本监督，自学，自我求职，自我求助）的一系列模型中称为“ Rosetta神经元”的存在。我们提出了一种用于挖掘跨多种流行视觉模型的Rosetta神经元词典的算法：类监督 - Resnet50，Dino-Resnet50，Dino-Vit，Mae，Mae，Clip-Resnet50，Big-Gan，Big- Gan，stylegan-gangan-2，stylegan-xl。我们的发现表明，某些视觉概念和结构在自然世界中固有地植根于自然界，并且可以通过不同的模型来学习，而不论特定的任务或体系结构，并且不使用语义标签。，由于我们的分析中包含的生成模型，我们可以直接可视化共享概念。Rosetta神经元促进了模型对模型翻译，实现了各种基于反转的操作，包括跨级比对，变化，放大等，而无需进行专业培训。
Rosetta神经元：挖掘模型动物园中的普通单位
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