通过使用 Fisher 信息的层级图像表示，我们比较了视觉敏感度和各种图像表示之间的关系。我们发现 VGG16 的早期层比人类感知和一个训练基于人类评分的图像质量的 4 阶级卷积神经网络匹配度更高，简单的早期视觉处理模型比 CNN 或任何 VGG16 层的组合更好地预测了人类的敏感度。

Oct, 2017

研究神经网络在图像分类中受质量失真的影响，提出了一种基于混合专家模型的解决方案，通过权重共享方式减少网络参数数量并提高性能。

Mar, 2017

通过实验发现基于深度学习的图像处理方法中的感知相似度可以对大多数经典感知度量方法取得更加优秀的表现。该结论并不仅仅针对于在 ImageNet 数据集上训练的 VGG 特征，而是适用于训练于不同深度架构和不同的学习方式（监督、自监督、无监督）的特征提取器。

Jan, 2018

本文提出了一种新的方法，用于可视化和理解神经网络输出层之前的向量空间，旨在揭示分类任务下的深层特征向量属性，特别是过拟合现象在特征空间中的本质和其对进一步应用的负面影响，并对其进行了真实应用场景的评估，证明了其突出性能优势。

Jun, 2020

本研究探讨了深度学习中中间层所提取的深层特征，并证明了这些特征的性能可能不佳，因为它们是通过最小化经验风险来学习的。针对当前任务与基准数据集的数据分布不同的情况，本研究提出了一种层次稳健优化方法来学习更通用的特征。该方法同时考虑了 example-level 与 concept-level 稳健性，并将问题公式化为带有 Wasserstein 模糊集约束的分布稳健优化问题。本文提出了一种高效的算法，并在标杆数据集上进行了实验，证明了稳健特征的有效性。

Nov, 2019

通过对真实场景中的失真图像进行特征提取，结构化约束，然后使用回归模型，从而提高自动感知图像质量预测的性能。

Sep, 2016

使用深度神经网络进行物体分类，可以占人类相似性判断的重要部分，但不能捕捉到人类表现中的一些关键性质。我们开发了一种方法，将深层特征与人类相似性判断对齐，以获取可用于扩展心理实验范围的图像表示。

Aug, 2016

本文介绍了用自定义特征转换层构建深度特征空间，并通过显式解缠模型在多个数据集和转换上显示出明显优势，并提供传统任务（如分类）的帮助。

Oct, 2017

本文提出了一种新的对抗攻击方法，通过扰动表示样式的抽象特征，包括可解释和不可解释的风格，诸如鲜艳色彩和锐利轮廓等，通过优化程序注入难以察觉的风格变化，实现深度神经网络模型误分类，我们展示了该方法产生的对抗样本比现有的非受限制攻击更加自然，并支持现有的像素空间的对抗攻击检测和防御技术难以在风格相关特征空间中保证模型的鲁棒性。

Apr, 2020

该研究分析了预训练卷积神经网络中的中间特征图如何提高感知质量，并提出了两种新的公式来评估深度 CNN 学习到的特征，发现使用这些特征能更好地预测人类质量判断， 进一步展示了利用该方法来选择深度特征用于形成新的损失函数可以提高单图超分辨率问题的图像重构质量。

Dec, 2018