論文の概要: Correcting Biased Centered Kernel Alignment Measures in Biological and Artificial Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01012v1
- Date: Thu, 2 May 2024 05:27:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-03 17:43:16.643626
- Title: Correcting Biased Centered Kernel Alignment Measures in Biological and Artificial Neural Networks
- Title（参考訳）: 生体・人工ニューラルネットワークにおけるバイアス中心カーネルアライメント対策の補正
- Authors: Alex Murphy, Joel Zylberberg, Alona Fyshe,
- Abstract要約: Centred Kernel Alignment (CKA)は、生物と人工ニューラルネットワーク(ANN)のアクティベーションを比較するための一般的な指標として最近登場した。
本稿では,ニューラルネットワークのアライメント指標としてCKAを使用する場合,コミュニティが考慮すべき課題について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.437949196235149
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Centred Kernel Alignment (CKA) has recently emerged as a popular metric to compare activations from biological and artificial neural networks (ANNs) in order to quantify the alignment between internal representations derived from stimuli sets (e.g. images, text, video) that are presented to both systems. In this paper we highlight issues that the community should take into account if using CKA as an alignment metric with neural data. Neural data are in the low-data high-dimensionality domain, which is one of the cases where (biased) CKA results in high similarity scores even for pairs of random matrices. Using fMRI and MEG data from the THINGS project, we show that if biased CKA is applied to representations of different sizes in the low-data high-dimensionality domain, they are not directly comparable due to biased CKA's sensitivity to differing feature-sample ratios and not stimuli-driven responses. This situation can arise both when comparing a pre-selected area of interest (e.g. ROI) to multiple ANN layers, as well as when determining to which ANN layer multiple regions of interest (ROIs) / sensor groups of different dimensionality are most similar. We show that biased CKA can be artificially driven to its maximum value when using independent random data of different sample-feature ratios. We further show that shuffling sample-feature pairs of real neural data does not drastically alter biased CKA similarity in comparison to unshuffled data, indicating an undesirable lack of sensitivity to stimuli-driven neural responses. Positive alignment of true stimuli-driven responses is only achieved by using debiased CKA. Lastly, we report findings that suggest biased CKA is sensitive to the inherent structure of neural data, only differing from shuffled data when debiased CKA detects stimuli-driven alignment.
- Abstract（参考訳）: Centred Kernel Alignment (CKA)は、最近、両方のシステムに提示される刺激セット(例えば、画像、テキスト、ビデオ)から導かれる内部表現のアライメントを定量化するために、生物と人工ニューラルネットワーク(ANN)からのアクティベーションを比較するための一般的な指標として登場した。
本稿では,ニューラルネットワークのアライメント指標としてCKAを使用する場合,コミュニティが考慮すべき課題について述べる。
ニューラルネットワークは低データ高次元領域に属するが、これは(バイアス付き)CKAがランダム行列のペアであっても高い類似度スコアをもたらす場合の1つである。
THINGSプロジェクトのfMRIおよびMEGデータを用いて、低データ高次元領域における異なる大きさの表現に偏りCKAを適用した場合、偏りCKAが特徴サンプル比の差に敏感であり、刺激駆動応答ではないため、直接的に比較できないことを示す。
この状況は、あらかじめ選択された関心領域(例えばROI)を複数のANN層と比較する場合と、異なる次元のセンサ群がどのANN層に複数の関心領域(ROI)を配置するかを決定する場合に起こる。
サンプル-特徴比の異なる独立ランダムデータを使用する場合, バイアス付きCKAは最大値に人工的に駆動可能であることを示す。
さらに、実際のニューラルネットワークのサンプル-機能ペアのシャッフルは、未シャッフルデータと比較して、バイアス付きCKA類似性を劇的に変化させることはないことを示し、刺激駆動型ニューラルレスポンスに対する好ましくない感度の欠如を示している。
真の刺激駆動応答の正のアライメントは、脱バイアスCKAを用いてのみ達成される。
最後に、偏りのあるCKAが神経データ固有の構造に敏感であることを示し、偏りのあるCKAが刺激によるアライメントを検出するときのみシャッフルデータと異なることを報告した。
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