Ruling out task difficulty in the context-generalization of texture perceptual learning
Notice bibliographique
Résumé
Perceptual learning in a texture identification task reflects improved sensitivity to diagnostic features. We have studied perceptual learning using orientation-filtered textures that contain identity-specific information in a horizontal orientation band (i.e., Target) and non-diagnostic information (i.e., Context) in a vertical orientation band. Using Target-alone or Target+Context textures as training stimuli in a 1-of-6 texture identification task, Hashemi et al. (VSS 2015) demonstrated that learning was significantly more difficult in the Target+Context condition. Interestingly, the more difficult condition produced greater context generalization (Hashemi et al., VSS 2016): Target+Context trained observers generalized learning to the same Targets alone (i.e., presented without Context), but Target-alone trained observers did not transfer their overall strong learning to the same Targets with Context. These results may reflect a difference in perceptual strategies: Target-alone textures can be identified using any visible pixel, while Target+Context textures require observers to learn the selective extraction of target information in a specific orientation band and ignore the context. However, identifying Target+Context stimuli was significantly more difficult than Target-alone textures, so it is possible that the asymmetry in context generalization is a by-product of task difficulty and/or the magnitude of learning during training. Here, we tested that idea by adjusting stimulus contrast to make identification of Target-alone textures as difficult as Target+Context textures. We found that equating task difficulty did not eliminate the difference in context generalization: Target+Context training improved identification of both Target+Context and Target-alone textures, but Target-alone training improved identification only of Target-alone textures. We conclude that context-generalizable learning reflects a perceptual strategy learned when observers have to distinguish diagnostic from non-diagnostic information, and is not simply a by-product of task difficulty. Meeting abstract presented at VSS 2017
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».