深度分析 「語法距離」下的視覺自參照測試:ResNet 與 Vision Transformer 的相變行為分析 本研究探討視覺模型在缺乏局部特徵線索時的辨識能力,透過語法距離概念構建閉合方框與單像素破損方框的自參照圖像。實驗顯示,隨著圖像尺度超過臨界點,ResNet與ViT的正確率跌至隨機猜測,僅靠擴大資料或模型規模無法突破此上限。此結果揭示現有架構在全域概念任務上的結構性限制。