분석 선택이 V1에서 훈련되지 않은 네트워크가 훈련된 네트워크를 능가하는지 결정한다: 모델-뇌 RSA의 다중우주 분석
요약
본 연구는 모델-뇌 RSA를 다중우주 분석하여 훈련되지 않은 컨볼루션 네트워크가 V1의 훈련된 활동을 능가하는지 탐구했습니다. 그 결과, 비훈련 네트워크의 우위 여부는 평가 해상도나 특정 분석 선택에 크게 의존함을 보여줍니다. 또한, 원시 상관관계-거리 표상 유사성 분석은 모델과 뇌 패턴 간의 높은 공분산을 확인했습니다.
핵심 포인트
- 비훈련 네트워크가 훈련된 네트워크를 능가하는지는 분석 선택에 따라 달라집니다.
- 원시 RSA는 모델과 복셀 패턴이 유닛 평균 프로파일과 강하게 연관됨을 보여줍니다 (Spearman 0.97).
- 중심화된 비가중 각도 성분에서는 훈련된 네트워크가 V1 및 ImageNet 모델보다 우위를 점했습니다.
- 연구진은 다중우주 분석과 개별 성분 보고를 권장합니다.
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