論文の概要: Computing a human-like reaction time metric from stable recurrent vision models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11582v2
• Date: Mon, 6 Nov 2023 16:39:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 21:49:40.732476
• Title: Computing a human-like reaction time metric from stable recurrent vision models
• Title（参考訳）: 安定再帰視覚モデルを用いた人為的反応時間測定の計算
• Authors: Lore Goetschalckx, Lakshmi Narasimhan Govindarajan, Alekh Karkada Ashok, Aarit Ahuja, David L. Sheinberg, Thomas Serre
• Abstract要約: 我々は,刺激計算可能なタスク最適化モデルから,反応時間の計算量を構築するための汎用方法論をスケッチする。 評価基準は,4つの異なる視覚的意思決定タスクの刺激操作において,人間の反応時間のパターンと一致していることを示す。 この研究は、他の様々な認知タスクの文脈において、モデルと人間の視覚戦略の時間的アライメントを探索する方法を開拓する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.87006916768365
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The meteoric rise in the adoption of deep neural networks as computational models of vision has inspired efforts to "align" these models with humans. One dimension of interest for alignment includes behavioral choices, but moving beyond characterizing choice patterns to capturing temporal aspects of visual decision-making has been challenging. Here, we sketch a general-purpose methodology to construct computational accounts of reaction times from a stimulus-computable, task-optimized model. Specifically, we introduce a novel metric leveraging insights from subjective logic theory summarizing evidence accumulation in recurrent vision models. We demonstrate that our metric aligns with patterns of human reaction times for stimulus manipulations across four disparate visual decision-making tasks spanning perceptual grouping, mental simulation, and scene categorization. This work paves the way for exploring the temporal alignment of model and human visual strategies in the context of various other cognitive tasks toward generating testable hypotheses for neuroscience. Links to the code and data can be found on the project page: https://serre-lab.github.io/rnn_rts_site.
• Abstract（参考訳）: 視覚の計算モデルとしてのディープニューラルネットワークの採用は、これらのモデルを人間と「分離」する取り組みに刺激を与えた。 アライメントには行動選択があるが、選択パターンを特徴付けるだけでなく、視覚的な意思決定の時間的側面を捉えることは困難である。 本稿では、刺激計算可能なタスク最適化モデルから、反応時間の計算量を構築するための汎用方法論をスケッチする。 具体的には、繰り返し視覚モデルに蓄積された証拠を要約する主観的論理理論からの洞察を活用する新しい指標を提案する。 本尺度は,知覚的グループ化,メンタルシミュレーション,シーン分類の4つの異なる視覚的意思決定タスクにわたる刺激操作に対する人間の反応時間パターンに適合することを示す。 この研究は、他の様々な認知タスクの文脈におけるモデルと人間の視覚戦略の時間的アライメントを探索し、神経科学の検証可能な仮説を生成するための道を開いた。 コードとデータのリンクはプロジェクトページにある。 https://serre-lab.github.io/rnn_rts_site。

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