LAYERSCOPE: A Layerwise Characterization of Video and Multimodal Learned Representations

📄 arXiv: 2609.28086v1 📥 PDF

作者: Sandra Arcos-Holzinger, Debashish Chakraborty, Rohita Mocharla, Will Walden, Andrew Yates, Reno Kriz, Sarah M. Erfani, James Bailey, Vishal M. Patel, Sanjeev Khudanpur

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2026-09-23

备注: Preprint

💡 一句话要点

提出LAYERSCOPE以无标签方式评估视频和多模态表示

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

关键词: 视频表示 多模态学习 无标签评估 几何度量 模型比较 层次表示 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在评估模型表示时通常依赖大量标注数据和特定任务评估，计算成本高且效率低。
  2. LAYERSCOPE通过无标签的几何度量方法，逐层比较模型的表示结构，解决了任务特定标签的依赖问题。
  3. 实验表明，中间层表示在某些任务上表现优于最终层，且不同几何度量在不同模型间的表现差异显著。

📝 摘要（中文）

本文提出了LAYERSCOPE，一个无标签的逐层框架，旨在表征模型在视频和多模态环境中学习到的表示。通过使用局部、全局、分布和对应的几何度量，LAYERSCOPE能够在不需要任务特定标签的情况下比较模型内部和跨模型的逐层表示结构。我们评估了七种不同架构的模型在视频和多模态分类、聚类及文本到视频检索任务上的表现。研究发现，中间层的表示在某些情况下优于最终层的输出，并且不同的几何度量在预测下游性能时表现不一。LAYERSCOPE为跨模型和层次的表示比较提供了一个系统化的评估框架。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有模型表示评估中对大量标注数据和特定任务依赖的问题，现有方法往往计算成本高且效率低下。

核心思路：LAYERSCOPE提出了一种无标签的逐层比较框架，利用几何度量方法来评估模型的表示结构，避免了对任务特定标签的需求。

技术框架：LAYERSCOPE的整体架构包括多个模块，首先通过几何度量计算模型的表示，然后进行层间和模型间的比较，最后评估下游任务的表现。

关键创新：LAYERSCOPE的主要创新在于其无标签的评估方式和多种几何度量的结合，能够系统性地比较不同模型和层次的表示，克服了传统方法的局限性。

关键设计：在技术细节上，LAYERSCOPE使用了局部、全局、分布和对应的几何度量，特别是RankMe和LID等度量在分类和聚类任务中表现突出。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，中间层的表示在某些任务上优于最终层输出，且不同几何度量在不同模型间的表现差异显著。特别是RankMe在分类和聚类任务中提供了最强的度量，但并非普适的层选择器。

🎯 应用场景

LAYERSCOPE的研究成果可广泛应用于视频分析、计算机视觉和多模态学习等领域，帮助研究人员更有效地评估和比较不同模型的表示能力，推动相关技术的发展。未来，该框架可能在自动化模型选择和优化方面发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

We propose LAYERSCOPE, a label-free, layerwise framework that aims to characterize a model's learned representations in video and multimodal settings. Evaluating downstream performance using representations from final or intermediate layers typically requires large amounts of labeled data, repeated task-specific evaluations, and substantial computation. To address these limitations, LAYERSCOPE uses local, global, distributional, and correspondence-based geometric metrics to compare layerwise representation structure within and across models without requiring task-specific labels. We evaluate seven architecturally diverse models across video and multimodal classification, clustering, and text-to-video retrieval tasks from MVEB/MVEB+. We find that intermediate-layer representations can outperform final-layer and model-default outputs. We also find that no single geometric metric consistently predicts downstream performance, but note that distinct layerwise geometric signatures emerge across model families. LID shows task-dependent relationships with performance, while RankMe provides the strongest measure for classification and clustering, but is not a universal layer selector. We also find that pairing-aware metrics explain retrieval better than distributional distances alone. LAYERSCOPE therefore offers a framework for comparing representations across models and layers, enabling a more systematic evaluation in video and multimodal settings.