バイアスのかかった方向性表現は、非均一なトレーニングセットの統計に対する経験によって説明できます

視覚の鋭敏さは、他の方向に比べて垂直および水平でより良いです。この種を超えた現象は、自然な視覚で最も一般的な方向に対してより鋭いチューニングを示すニューロンが多くあるという「効率的コーディング」によってしばしば説明されます。しかし、経験だけでそのようなバイアスを説明できるかどうかは不明です。ここでは、VGG-16という畳み込みニューラルネットワークの方向性表現を、ImageNetの修正バージョン（直立に対して0°、22.5°、または45°反時計回りに回転したもの）で訓練し、測定しました。各モデルの識別能力は、ネットワークのトレーニングセットで最も一般的な方向の近くで最も高かったです。さらに、最も一般的な方向に選択的な狭くチューニングされたユニットの過剰表現がありました。これらの効果は中間層で現れ、ネットワークの深さとともに増加しましたが、この層ごとのパターンは使用された評価刺激の特性に依存する可能性があります。バイアスは訓練の初期に現れ、非均一な表現がネットワークのタスクパフォーマンスに機能的な役割を果たす可能性があることと一致しています。総じて、私たちの結果は、バイアスのかかった方向性表現が、方向の非均一分布に対する経験を通じて現れる可能性があることを示唆し、効率的コーディング仮説を支持します。