关联 CNN 与大脑：挑战与发现
计算机视觉与模式识别
2021-08-24 v1
摘要
传统的神经网络模型（CNN）松散地受灵长类视觉系统启发，已被证明能够预测视觉皮层中的神经响应。然而，由于诸多原因，CNN 与视觉系统之间的关系尚不完整。一方面，最先进的 CNN 架构非常复杂，却可能被难以察觉的、精心设计的微小扰动所欺骗，这使得将网络层与视觉系统映射并理解其功能变得困难。另一方面，我们不知道 CNN 的特征空间与视觉皮层的空间域之间的精确映射，这使得准确预测神经响应变得困难。在本文中，我们回顾了用于预测视觉皮层及全脑神经响应的挑战与方法，这些工作属于“Algonauts 项目 2021 挑战赛：人类大脑如何理解运动中的世界”的一部分。
引用
@article{arxiv.2108.09768,
title = {Relating CNNs with brain: Challenges and findings},
author = {Reem Abdel-Salam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.09768},
year = {2021}
}