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线性探针是什么

线性探针是一种在机器学习和相关领域广泛应用的技术，用于评估预训练模型特征、检测数据中的特定序列等。在不同的应用场景下，线性探针有着不同的实现方式和作用：

• 评估预训练模型特征：在机器学习中，线性探针是一种评估预训练模型“特征迁移能力”的标准化方法。其核心是在冻结预训练模型所有参数的情况下，仅用极少的标注数据（每个类别几个样本）训练一个简单的线性分类器（如逻辑回归） 。通过这种方式来测试预训练模型提取的特征是否足够通用。

• 例如，有一个预训练好的视觉模型CLIP，目标任务是“识别10种罕见鸟类”，且每个鸟类只有4张标注照片（4-shot）。此时，冻结CLIP的图像编码器，只训练一个“512维→10类”的线性分类器（仅一层全连接层），用这4张/类的数据训练。如果分类器准确率高，说明CLIP的图像特征已经“理解”了“鸟的种类”的语义，特征迁移能力强 。

• 理解神经网络中间层特征：可以用于监控模型每一层的特征，并衡量它们是否适合分类，以此来更好地理解中间层的角色和特点。例如在对流行的Inceptionv3和RESNET-50的研究中࿰