論文の概要: Human alignment of neural network representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01201v4
• Date: Mon, 3 Apr 2023 09:02:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 00:18:26.834344
• Title: Human alignment of neural network representations
• Title（参考訳）: ニューラルネットワーク表現の人間のアライメント
• Authors: Lukas Muttenthaler, Jonas Dippel, Lorenz Linhardt, Robert A. Vandermeulen, Simon Kornblith
• Abstract要約: ニューラルネットワークで学習した表現と行動応答から推定される人間の心的表現のアライメントに影響を与える要因について検討する。 モデルスケールとアーキテクチャは基本的に人間の行動応答に影響を与えないことがわかった。 食物や動物などの人間の概念はニューラルネットワークによってよく表現されているのに対し、ロイヤルやスポーツ関連の物体はそうではない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.671101285994013
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Today's computer vision models achieve human or near-human level performance across a wide variety of vision tasks. However, their architectures, data, and learning algorithms differ in numerous ways from those that give rise to human vision. In this paper, we investigate the factors that affect the alignment between the representations learned by neural networks and human mental representations inferred from behavioral responses. We find that model scale and architecture have essentially no effect on the alignment with human behavioral responses, whereas the training dataset and objective function both have a much larger impact. These findings are consistent across three datasets of human similarity judgments collected using two different tasks. Linear transformations of neural network representations learned from behavioral responses from one dataset substantially improve alignment with human similarity judgments on the other two datasets. In addition, we find that some human concepts such as food and animals are well-represented by neural networks whereas others such as royal or sports-related objects are not. Overall, although models trained on larger, more diverse datasets achieve better alignment with humans than models trained on ImageNet alone, our results indicate that scaling alone is unlikely to be sufficient to train neural networks with conceptual representations that match those used by humans.
• Abstract（参考訳）: 今日のコンピュータビジョンモデルは、多種多様なビジョンタスクで人間またはほぼ人間レベルのパフォーマンスを達成する。 しかし、彼らのアーキテクチャ、データ、学習アルゴリズムは、人間のビジョンを生み出すものとは様々な点で異なる。 本稿では,ニューラルネットワークが学習した表現と行動応答から推定される人間の心的表現のアライメントに影響を与える要因について検討する。 モデルスケールとアーキテクチャは基本的に人間の行動応答に影響を及ぼさないが、トレーニングデータセットと客観的関数はどちらもはるかに大きな影響を与える。 これらの結果は、2つの異なるタスクを用いて収集された3つの人間類似性判定データセット間で一致している。 1つのデータセットからの行動応答から学習したニューラルネットワーク表現の線形変換は、他の2つのデータセット上の人間の類似性判定とのアライメントを大幅に改善する。 さらに, 食物や動物などの人間の概念はニューラルネットワークによってよく表現されているのに対し, ロイヤルやスポーツ関連の物体はそうではない。 全体として、より大きく多様なデータセットでトレーニングされたモデルは、ImageNetだけでトレーニングされたモデルよりも人間との整合性が向上するが、我々の結果は、スケーリング単独では、人間が使用するモデルと一致する概念的な表現でニューラルネットワークをトレーニングするのに十分ではないことを示唆している。

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