論文の概要: Passive attention in artificial neural networks predicts human visual
selectivity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07013v1
- Date: Wed, 14 Jul 2021 21:21:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-16 14:02:26.733832
- Title: Passive attention in artificial neural networks predicts human visual
selectivity
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークにおける受動的注意は人間の視覚選択性を予測する
- Authors: Thomas A. Langlois, H. Charles Zhao, Erin Grant, Ishita Dasgupta,
Thomas L. Griffiths, Nori Jacoby
- Abstract要約: 受動的注意法は人間の視覚的選択性の推定と大きく重なることを示す。
認識実験を用いて,これらの相関関係を因果操作で検証した。
この研究は、人間の視覚のモデルとして、主要なANNの生物学的および心理的妥当性を評価するための新しいアプローチに寄与する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.50463394182796
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Developments in machine learning interpretability techniques over the past
decade have provided new tools to observe the image regions that are most
informative for classification and localization in artificial neural networks
(ANNs). Are the same regions similarly informative to human observers? Using
data from 78 new experiments and 6,610 participants, we show that passive
attention techniques reveal a significant overlap with human visual selectivity
estimates derived from 6 distinct behavioral tasks including visual
discrimination, spatial localization, recognizability, free-viewing,
cued-object search, and saliency search fixations. We find that input
visualizations derived from relatively simple ANN architectures probed using
guided backpropagation methods are the best predictors of a shared component in
the joint variability of the human measures. We validate these correlational
results with causal manipulations using recognition experiments. We show that
images masked with ANN attention maps were easier for humans to classify than
control masks in a speeded recognition experiment. Similarly, we find that
recognition performance in the same ANN models was likewise influenced by
masking input images using human visual selectivity maps. This work contributes
a new approach to evaluating the biological and psychological validity of
leading ANNs as models of human vision: by examining their similarities and
differences in terms of their visual selectivity to the information contained
in images.
- Abstract（参考訳）: 過去10年間の機械学習の解釈技術の発展は、ニューラルネットワーク(anns)の分類と局在化に最も有用な画像領域を観察するための新しいツールを提供してきた。
同じ領域が人間の観察者にも同様に有益か?
78の新たな実験と6,610人の参加者から得られたデータから,視覚的識別,空間的局所化,認識性,自由視認性,クエッドオブジェクト探索,サリエンシ探索などの6つの異なる行動課題から導かれる人間の視覚選択性推定値と有意な重なりを示した。
提案手法を応用した比較的単純なannアーキテクチャから得られた入力の可視化が,人間の尺度のジョイント変動における共有成分の最適予測因子であることを見出した。
認識実験を用いて,これらの相関結果を因果操作と検証する。
ANNアテンションマップでマスクした画像は、高速認識実験において、制御マスクよりも人間が分類しやすいことを示す。
同様に、同一のANNモデルにおける認識性能も、人間の視覚的選択性マップを用いた入力画像のマスキングの影響を受けていることがわかった。
本研究は、画像に含まれる情報に対する視覚選択性の観点からの類似性と差異を調べることにより、先行するアンの生物学的・心理的妥当性を人間の視覚モデルとして評価する新しいアプローチに寄与する。
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