कॉन्वोल्यूशनल आर्किटेक्चर कॉर्टेक्स-लाइनड डी नोवो हैं

विजन के गहरे न्यूरल नेटवर्क मॉडलों में कॉर्टेक्स-लाइनड प्रतिनिधित्व के उदय के पीछे क्या है? पहले के काम ने सुझाव दिया था कि साझा आर्किटेक्चरल बंधन एक मुख्य कारक थे, लेकिन प्री-ट्रेनिंग के बाद व्यापक रूप से भिन्न आर्किटेक्चर की सफलता ने आर्किटेक्चरल बंधनों के महत्व के बारे में महत्वपूर्ण प्रश्न उठाए हैं। यहाँ हम दिखाते हैं कि न्यूनतम प्रशिक्षण के साथ चौड़े नेटवर्क में, आर्किटेक्चरल इंडक्टिव पूर्वाग्रहों की प्रमुख भूमिका होती है। हमने विभिन्न आर्किटेक्चर वाले नेटवर्क का परीक्षण किया लेकिन कोई प्री-ट्रेनिंग नहीं की और उनकी छवि प्रतिनिधित्व की भविष्यवाणी करने की क्षमता का मात्रा में मापा, जो बंदरों और मनुष्यों के दृश्य कॉर्टेक्स में थी। हमने पाया कि कॉर्टेक्स-लाइनड प्रतिनिधित्व उन कॉन्वोल्यूशनल आर्किटेक्चर में उभरते हैं जो आयामता के दो महत्वपूर्ण हेरफेरों को जोड़ते हैं: स्पैटियल डोमेन में संकुचन, पूलिंग के माध्यम से, और फ़ीचर डोमेन में चैनलों की संख्या बढ़ाकर विस्तार। हम यह भी दिखाते हैं कि कॉन्वोल्यूशनल आर्किटेक्चर के इंडक्टिव बायस फीचर विस्तार से प्रदर्शन में सुधार प्राप्त करने के लिए महत्वपूर्ण हैं—आयामता हेरफेर अन्य आर्किटेक्चर में और लक्षित घावों वाले कॉन्वोल्यूशनल मॉडलों में अपेक्षाकृत अप्रभावी थे। हमारे निष्कर्ष सुझाव देते हैं कि कॉन्वोल्यूशनल नेटवर्क के आर्किटेक्चरल सीमाएँ जैविक दृष्टि की सीमाओं के काफी करीब हैं ताकि कॉर्टिकल दृश्य प्रतिनिधित्व के कई पहलू उभर सकें, यहां तक कि पहले से ही साइनैप्टिक कनेक्शन अनुभव के माध्यम से ट्यून हो चुके हैं।