优化连接组推断中的数量/质量权衡

我们为一项（诚然是理想化的）说明性连接组推断任务展示了有意义的前瞻性功效分析。在简单的随机图模型中将神经元建模为顶点、突触建模为边，我们优化了所识别的（假定的）边数量与边识别程序准确率之间的权衡。我们得出结论：对数量/质量权衡的显式分析对于最优的神经科学实验设计是必不可少的。特别是，更多尽管误差更大的边识别可以产生更优的推断性能。