Fixing the problems of deep neural networks will require better training data and learning algorithms
Bowers, Jeffrey S.; Malhotra, Gaurav; Dujmovic, Marin; Montero, Milton Llera; Tsvetkov, Christian; Biscione, Valerio; Puebla, Guillermo; Adolfi, Federico; Hummel, John E.; Heaton, Rachel F.; Evans, Benjamin D.; Mitchell, Jeffrey; Blything, Ryan; Anderson, Barton L.; Storrs, Katherine R.; Fleming, Roland W.; Bever, Thomas G.; Chomsky, Noam; Fong, Sandiway; Piattelli-Palmarini, Massimo; Chandran, Keerthi S.; Paul, Amrita Mukherjee; Paul, Avijit; Ghosh, Kuntal; de Vries, Jelmer Philip; Flachot, Alban; Morimoto, Takuma; Gegenfurtner, Karl R.; DiCarlo, James J.; Yamins, Daniel L. K.; Ferguson, Michael E.; Fedorenko, Evelina; Bethge, Matthias; Bonnen, Tyler; Schrimpf, Martin; German, Joseph Scott; Jacobs, Robert A.; Golan, Tal; Taylor, JohnMark; Schutt, Heiko; Peters, Benjamin; Sommers, Rowan P.; Seeliger, Katja; Doerig, Adrien; Linton, Paul; Konkle, Talia; van Gerven, Marcel; Kording, Konrad; Richards, Blake; Kietzmann, Tim C.; Lindsay, Grace W.; Kriegeskorte, Nikolaus; Gur, Moshe; Hermann, Katherine; Nayebi, Aran; van Steenkiste, Sjoerd; Jones, Matt; Houghton, Conor; Kazanina, Nina; Sukumaran, Priyanka; Kellman, Philip J.; Baker, Nicholas; Garrigan, Patrick; Phillips, Austin; Lu, Hongjing; Koculak, Marcin; Wierzchon, Michal; Li, Aedan Y.; Mur, Marieke; Lin, Hause; Linsley, Drew; Serre, Thomas; Liu, Jianghao; Bartolomeo, Paolo; Love, Bradley C.; Mok, Robert M.; Moldoveanu, Mihnea; Op de Beeck, Hans; Bracci, Stefania; Rothkopf, Constantin; Bremmer, Frank; Fiehler, Katja; Dobs, Katharina; Triesch, Jochen; Slagter, Heleen A.; Spratling, Michael W.; Srivastava, Nisheeth; Sifar, Anjali; Srinivasan, Narayanan; Summerfield, Christopher; Thompson, Jessica A. F.; Tarr, Michael J.; Veit, Walter; Browning, Heather; Wichmann, Felix A.; Kornblith, Simon; Geirhos, Robert; Xu, Yaoda; Vaziri-Pashkam, Maryam; Yovel, Galit; Abudarham, Naphtali
2023
Résumé
Bowers et al. argue that deep neural networks (DNNs) are poor models of biological vision because they often learn to rival human accuracy by relying on strategies that differ markedly from those of humans. We show that this problem is worsening as DNNs are becoming larger-scale and increasingly more accurate, and prescribe methods for building DNNs that can reliably model biological vision.
Détails
Titre
Fixing the problems of deep neural networks will require better training data and learning algorithms
Auteur(s)
Bowers, Jeffrey S. ; Malhotra, Gaurav ; Dujmovic, Marin ; Montero, Milton Llera ; Tsvetkov, Christian ; Biscione, Valerio ; Puebla, Guillermo ; Adolfi, Federico ; Hummel, John E. ; Heaton, Rachel F. ; Evans, Benjamin D. ; Mitchell, Jeffrey ; Blything, Ryan ; Anderson, Barton L. ; Storrs, Katherine R. ; Fleming, Roland W. ; Bever, Thomas G. ; Chomsky, Noam ; Fong, Sandiway ; Piattelli-Palmarini, Massimo ; Chandran, Keerthi S. ; Paul, Amrita Mukherjee ; Paul, Avijit ; Ghosh, Kuntal ; de Vries, Jelmer Philip ; Flachot, Alban ; Morimoto, Takuma ; Gegenfurtner, Karl R. ; DiCarlo, James J. ; Yamins, Daniel L. K. ; Ferguson, Michael E. ; Fedorenko, Evelina ; Bethge, Matthias ; Bonnen, Tyler ; Schrimpf, Martin ; German, Joseph Scott ; Jacobs, Robert A. ; Golan, Tal ; Taylor, JohnMark ; Schutt, Heiko ; Peters, Benjamin ; Sommers, Rowan P. ; Seeliger, Katja ; Doerig, Adrien ; Linton, Paul ; Konkle, Talia ; van Gerven, Marcel ; Kording, Konrad ; Richards, Blake ; Kietzmann, Tim C. ; Lindsay, Grace W. ; Kriegeskorte, Nikolaus ; Gur, Moshe ; Hermann, Katherine ; Nayebi, Aran ; van Steenkiste, Sjoerd ; Jones, Matt ; Houghton, Conor ; Kazanina, Nina ; Sukumaran, Priyanka ; Kellman, Philip J. ; Baker, Nicholas ; Garrigan, Patrick ; Phillips, Austin ; Lu, Hongjing ; Koculak, Marcin ; Wierzchon, Michal ; Li, Aedan Y. ; Mur, Marieke ; Lin, Hause ; Linsley, Drew ; Serre, Thomas ; Liu, Jianghao ; Bartolomeo, Paolo ; Love, Bradley C. ; Mok, Robert M. ; Moldoveanu, Mihnea ; Op de Beeck, Hans ; Bracci, Stefania ; Rothkopf, Constantin ; Bremmer, Frank ; Fiehler, Katja ; Dobs, Katharina ; Triesch, Jochen ; Slagter, Heleen A. ; Spratling, Michael W. ; Srivastava, Nisheeth ; Sifar, Anjali ; Srinivasan, Narayanan ; Summerfield, Christopher ; Thompson, Jessica A. F. ; Tarr, Michael J. ; Veit, Walter ; Browning, Heather ; Wichmann, Felix A. ; Kornblith, Simon ; Geirhos, Robert ; Xu, Yaoda ; Vaziri-Pashkam, Maryam ; Yovel, Galit ; Abudarham, Naphtali
Publié dans
Behavioral And Brain Sciences
Volume
46
Pages
e400
Date
2023-12-06
Editeur
Cambridge Univ Press, Cambridge
ISSN
0140-525X
1469-1825
1469-1825
Autres identifiant(s)
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Laboratoires
UPSCHRIMPF1
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Production scientifique et compétences > SV - Faculté des sciences de la vie > INX-SV - Institut interfacultaire Neuro-X (SV) > UPSCHRIMPF1 - Unité provisoire pour le Prof. Schrimpf - SV
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Travail produit à l'EPFL
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Grant
ONR: N00014-19-1-2029
NSF: IIS-1912280
ANR-3IA Artificial and Natural Intelligence Toulouse Institute: ANR-19-PI3A-0004
NSF: IIS-1912280
ANR-3IA Artificial and Natural Intelligence Toulouse Institute: ANR-19-PI3A-0004
Date de création de la notice
2024-02-21