論文の概要: Distinguishing representational geometries with controversial stimuli: Bayesian experimental design and its application to face dissimilarity judgments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15053v1
• Date: Mon, 28 Nov 2022 04:17:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 15:04:11.097271
• Title: Distinguishing representational geometries with controversial stimuli: Bayesian experimental design and its application to face dissimilarity judgments
• Title（参考訳）: 論争的な刺激を伴う表現的ジオメトリの識別:ベイズの実験設計と相違性判定への応用
• Authors: Tal Golan, Wenxuan Guo, Heiko H. Sch\"utt, Nikolaus Kriegeskorte
• Abstract要約: 3次元顔モデルグラフィックスを逆転するように訓練されたニューラルネットワークは、識別、分類、あるいはオートエンコーディングで訓練されたのと同じアーキテクチャよりも、よりヒューマンアライメントであることを示す。 以上の結果から,3次元顔モデルグラフィックスを逆転するように訓練されたニューラルネットワークは,識別,分類,自動エンコーディングを訓練したのと同じアーキテクチャよりも,より人間らしくなっていることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5735035463793008
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Comparing representations of complex stimuli in neural network layers to human brain representations or behavioral judgments can guide model development. However, even qualitatively distinct neural network models often predict similar representational geometries of typical stimulus sets. We propose a Bayesian experimental design approach to synthesizing stimulus sets for adjudicating among representational models efficiently. We apply our method to discriminate among candidate neural network models of behavioral face dissimilarity judgments. Our results indicate that a neural network trained to invert a 3D-face-model graphics renderer is more human-aligned than the same architecture trained on identification, classification, or autoencoding. Our proposed stimulus synthesis objective is generally applicable to designing experiments to be analyzed by representational similarity analysis for model comparison.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワーク層における複雑な刺激の表現と人間の脳の表現や行動判断を比較することで、モデル開発を導くことができる。 しかし、定性的に異なるニューラルネットワークモデルでさえ、典型的な刺激セットの同様の表現的ジオメトリを予測することが多い。 本稿では,表現モデル間の適応のための刺激セットを効率的に合成するためのベイズ実験設計手法を提案する。 本稿では,行動相違判定のニューラルネットワークモデルの識別に本手法を適用した。 その結果,3次元顔モデルグラフィックスレンダラを倒すように訓練されたニューラルネットワークは,識別,分類,自動エンコーディングを訓練した同じアーキテクチャよりも人間的指向性が高いことがわかった。 提案した刺激合成の目的は,モデル比較のための表現類似性解析により解析する実験の設計に適用できる。

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