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让轮廓与纹理指向不同类别，就能主动区分模型使用哪种线索。论文整套冲突刺激中，人类形状选择为95.9%，ResNet-50为22.1%；分母只含选了形状类或纹理类的回答。这不是分类准确率，也不是当前单图的实时预测。它支持特定条件下的行为偏好，不能概括所有CNN永远只看纹理。这个实验的价值在于拆开竞争解释，我们可以把同样的想法扩展为可重复、系统性的输入条件评价。
让轮廓与纹理指向不同类别，就能主动区分模型使用哪种线索。论文整套冲突刺激中，人类形状选择为95.9%，ResNet-50为22.1%；分母只含选了形状类或纹理类的回答。这不是分类准确率，也不是当前单图的实时预测。它支持特定条件下的行为偏好，不能概括所有CNN永远只看纹理。这个实验的价值在于拆开竞争解释，我们可以把同样的想法扩展为可重复、系统性的输入条件评价。