深層畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)によるIT皮質のモデリングにおける物体表現の非一意性現象

Non-uniqueness Phenomenon of Object Representation in Modeling IT Cortex by Deep Convolutional Neural Network (DCNN).

• Qiulei Dong
• Bo Liu
• Zhanyi Hu

抄録

近年、DCNN (Deep Convolutional Neural Network)は、霊長類の前頭側頭領野における神経物体表現のための一般的なモデリング手法として提唱されている。本研究では、DCNNを用いた画像物体表現のモデリングにおいて、ある種の非一様性の問題が存在することを示した。この非一様性現象は、この一般的なモデリング手法の理論的限界をある程度明らかにするものであり、実際には十分な注意を払う必要がある。

Recently DCNN (Deep Convolutional Neural Network) has been advocated as a general and promising modeling approach for neural object representation in primate inferotemporal cortex. In this work, we show that some inherent non-uniqueness problem exists in the DCNN-based modeling of image object representations. This non-uniqueness phenomenon reveals to some extent the theoretical limitation of this general modeling approach, and invites due attention to be taken in practice.

Copyright © 2020 Dong, Liu and Hu.