論文の概要: Dimensions underlying the representational alignment of deep neural networks with humans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19087v1
• Date: Thu, 27 Jun 2024 11:14:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-28 14:27:46.527625
• Title: Dimensions underlying the representational alignment of deep neural networks with humans
• Title（参考訳）: 深部ニューラルネットワークと人間との表現的アライメントの基礎となる次元
• Authors: Florian P. Mahner, Lukas Muttenthaler, Umut Güçlü, Martin N. Hebart,
• Abstract要約: 我々は、人間とディープニューラルネットワーク(DNN)において、同等の表現を得るための一般的なフレームワークを提案する。 この枠組みを人間に適用し、自然画像のDNNモデルを用いて、視覚次元と意味次元の両方の低次元DNN埋め込みを明らかにした。 人間とは対照的に、DNNは視覚的オーバーセマンティックな特徴の明確な優位性を示し、画像を表現するための異なる戦略を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1668470116181817
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Determining the similarities and differences between humans and artificial intelligence is an important goal both in machine learning and cognitive neuroscience. However, similarities in representations only inform us about the degree of alignment, not the factors that determine it. Drawing upon recent developments in cognitive science, we propose a generic framework for yielding comparable representations in humans and deep neural networks (DNN). Applying this framework to humans and a DNN model of natural images revealed a low-dimensional DNN embedding of both visual and semantic dimensions. In contrast to humans, DNNs exhibited a clear dominance of visual over semantic features, indicating divergent strategies for representing images. While in-silico experiments showed seemingly-consistent interpretability of DNN dimensions, a direct comparison between human and DNN representations revealed substantial differences in how they process images. By making representations directly comparable, our results reveal important challenges for representational alignment, offering a means for improving their comparability.
• Abstract（参考訳）: 人間と人工知能の類似点と相違点を決定することは、機械学習と認知神経科学の両方において重要な目標である。 しかし、表現の類似性は、それを決定する要因ではなく、アライメントの程度についてのみ教えてくれる。 近年の認知科学の発展を反映して,人間や深層ニューラルネットワーク(DNN)に匹敵する表現を得るための汎用的な枠組みを提案する。 この枠組みを人間に適用し、自然画像のDNNモデルを用いて、視覚次元と意味次元の両方の低次元DNN埋め込みを明らかにした。 人間とは対照的に、DNNは視覚的オーバーセマンティックな特徴の明確な優位性を示し、画像を表現するための異なる戦略を示した。 シリコン内実験では、DNN次元の相反する解釈可能性を示したが、人間とDNN表現の直接比較では、画像の処理方法にかなりの違いが認められた。 表現を直接的に比較することにより,表現の整合性向上のための重要な課題を明らかにした。

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