論文の概要: L-WISE: Boosting Human Image Category Learning Through Model-Based Image Selection And Enhancement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09765v1
- Date: Thu, 12 Dec 2024 23:57:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-16 15:02:00.405512
- Title: L-WISE: Boosting Human Image Category Learning Through Model-Based Image Selection And Enhancement
- Title（参考訳）: L-WISE:モデルに基づく画像選択と強化による人間の画像カテゴリー学習の促進
- Authors: Morgan B. Talbot, Gabriel Kreiman, James J. DiCarlo, Guy Gaziv,
- Abstract要約: 本研究では,人間の視覚的学習を,テスト時に人間の分類精度を向上させる方法で強化することを提案する。
学習強化手法は, モデル推定による認識困難度に基づく画像選択と, (ii) 初心者の認識を支援する画像摂動を用いて構成する。
我々の知る限りでは、ANNがカテゴリー特化機能を強化して人間の視覚学習能力を高めるのはこれが初めてである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.524893323311108
- License:
- Abstract: The currently leading artificial neural network (ANN) models of the visual ventral stream -- which are derived from a combination of performance optimization and robustification methods -- have demonstrated a remarkable degree of behavioral alignment with humans on visual categorization tasks. Extending upon previous work, we show that not only can these models guide image perturbations that change the induced human category percepts, but they also can enhance human ability to accurately report the original ground truth. Furthermore, we find that the same models can also be used out-of-the-box to predict the proportion of correct human responses to individual images, providing a simple, human-aligned estimator of the relative difficulty of each image. Motivated by these observations, we propose to augment visual learning in humans in a way that improves human categorization accuracy at test time. Our learning augmentation approach consists of (i) selecting images based on their model-estimated recognition difficulty, and (ii) using image perturbations that aid recognition for novice learners. We find that combining these model-based strategies gives rise to test-time categorization accuracy gains of 33-72% relative to control subjects without these interventions, despite using the same number of training feedback trials. Surprisingly, beyond the accuracy gain, the training time for the augmented learning group was also shorter by 20-23%. We demonstrate the efficacy of our approach in a fine-grained categorization task with natural images, as well as tasks in two clinically relevant image domains -- histology and dermoscopy -- where visual learning is notoriously challenging. To the best of our knowledge, this is the first application of ANNs to increase visual learning performance in humans by enhancing category-specific features.
- Abstract（参考訳）: 現在最先端の人工ニューラルネットワーク(ANN)モデルでは、パフォーマンス最適化とロバスト化手法の組み合わせから派生した、視覚的分類タスクにおける人間との行動アライメントが顕著に示されている。
過去の研究を拡張して、これらのモデルが、誘導されたヒトのカテゴリの知覚を変えるイメージ摂動をガイドできるだけでなく、元の地上の真実を正確に報告する能力を高めることも示している。
さらに,各画像の相対的難易度を簡易に推定し,各画像に対する正解率を予測するために,同じモデルが最初から利用できることも見いだした。
これらの観察により、テスト時の人間の分類精度を向上させる方法として、人間の視覚学習を強化することを提案する。
私たちの学習強化アプローチは
一 モデル推定認識困難度に基づく画像の選択、及び
(II)初級学習者の認識を支援する画像摂動を用いた。
これらのモデルに基づく戦略を組み合わせることで、同じ数のトレーニングフィードバック試験を用いても、制御対象に対して、制御対象に対して、テスト時の分類精度が33～72%向上することがわかった。
驚くべきことに、精度の向上を超えて、強化学習群のトレーニング時間も20～23%短縮された。
自然画像を用いたきめ細かい分類タスクや、視覚学習が困難な2つの臨床画像領域(組織学と皮膚内視鏡)でのタスクにおいて、我々のアプローチの有効性を実証する。
我々の知る限りでは、ANNがカテゴリー特化機能を強化して人間の視覚学習能力を高めるのはこれが初めてである。
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