論文の概要: Anytime Prediction as a Model of Human Reaction Time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.12859v1
• Date: Wed, 25 Nov 2020 16:30:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 02:20:46.505161
• Title: Anytime Prediction as a Model of Human Reaction Time
• Title（参考訳）: 人間の反応時間モデルとしての時間予測
• Authors: Omkar Kumbhar, Elena Sizikova, Najib Majaj, Denis G. Pelli
• Abstract要約: 分類ネットワークにおけるヒトの反応時間に及ぼす難易度の影響について検討する。 ネットワーク等価入力ノイズSDは人間より15倍高く, ネットワークの効率はわずか0.6%であることがわかった。 認識タスクにおける人間の反応時間に対する有望なモデルとして,Anytime分類が重要であると結論づける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural networks today often recognize objects as well as people do, and thus might serve as models of the human recognition process. However, most such networks provide their answer after a fixed computational effort, whereas human reaction time varies, e.g. from 0.2 to 10 s, depending on the properties of stimulus and task. To model the effect of difficulty on human reaction time, we considered a classification network that uses early-exit classifiers to make anytime predictions. Comparing human and MSDNet accuracy in classifying CIFAR-10 images in added Gaussian noise, we find that the network equivalent input noise SD is 15 times higher than human, and that human efficiency is only 0.6\% that of the network. When appropriate amounts of noise are present to bring the two observers (human and network) into the same accuracy range, they show very similar dependence on duration or FLOPS, i.e. very similar speed-accuracy tradeoff. We conclude that Anytime classification (i.e. early exits) is a promising model for human reaction time in recognition tasks.
• Abstract（参考訳）: 今日のニューラルネットワークは、人間と同様に物体を認識することが多く、それゆえ人間の認識プロセスのモデルとして機能する可能性がある。 しかし、そのようなネットワークの多くは、一定の計算努力の後に答えを提供するが、人間の反応時間は、例えば、刺激とタスクの性質によって、0.2秒から10秒まで変化する。 難易度がヒトの反応時間に及ぼす影響をモデル化するために,早期抽出型分類器を用いて任意の時間予測を行う分類ネットワークを検討した。 付加ガウス雑音におけるCIFAR-10画像の分類における人間とMSDNetの精度を比較すると、ネットワーク等価入力ノイズSDは人間よりも15倍高く、ネットワークの効率はわずか0.6\%であることがわかった。 適切なノイズが2人の観測者(人間とネットワーク)を同じ精度範囲に導く場合、それらは持続時間やフラップ、すなわち非常に類似した速度-精度トレードオフに依存する。 任意の時間分類(すなわち早期終了)は、認識タスクにおける人間の反応時間の有望なモデルであると結論づける。

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