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本文重新评估了图像描述模型中隐变量的表示方式。在图像语言描述中，循环神经网络（如LSTM）作为解码器被广泛使用。然而，目前大多数图像描述模型通常会将解码器的隐变量简化为一维向量。这种处理方式带来了两个主要问题：

首先，为了与一维隐变量保持一致，图像也会被压缩为一维向量，从而丢失了重要的空间信息。这会导致生成描述时的条件变弱，模型更加依赖于词汇组合的统计信息，容易生成高频词组。

其次，一维向量的表示方式使得隐变量在解码过程中的变化难以被可视化和分析，即解码过程的内部动态变得不透明。

鉴于上述问题，本文提出了一种更好的解决方案：将隐变量表示为多通道二维特征。通过利用二维特征的空间性，该方法能够有效地可视化和分析解码过程中神经网络的内部动态，以及图像、隐变量和生成单词之间的关系。

此外，由于二维特征保留了更多的图像信息，所生成的描述与图像更加匹配。在相同的参数数量下，使用二维特征表示隐变量的模型，即使仅使用最简单的RNN单元，也能超越使用LSTM且采用一维向量表示隐变量的模型。

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