Do Topographic Deep ANN Models of the Primate Ventral Stream Predict the Perceptual Effects of Direct IT Cortical Interventions?
Notice bibliographique
Résumé
Ever-advancing artificial neural network (ANN) models of the ventral visual stream capture core object recognition behavior and the neural mechanisms underlying it with increasing precision. These models take images as input, propagate through simulated neural representations that resemble biological neural representations at all stages of the primate ventral stream, and produce simulated behavioral choices that resemble primate behavioral choices. We here extend this modeling approach to make and test predictions of neural intervention experiments. Specifically, we enable a new prediction regime for topographic deep ANN (TDANN) models of primate visual processing through the development of perturbation modules that translate micro-stimulation, optogenetic suppression, and muscimol suppression into changes in model neural activity . This unlocks the ability to predict the behavioral effects from particular neural perturbations. We compare these predictions with the key results from the primate IT perturbation experimental literature via a suite of nine corresponding benchmarks. Without any fitting to the benchmarks, we find that TDANN models generated via co-training with both a spatial correlation loss and a standard categorization task qualitatively predict all nine behavioral results. In contrast, TDANN models generated via random topography or via topographic unit arrangement after classification training predict less than half of those results. However, the models’ quantitative predictions are consistently misaligned with experimental data, over-predicting the magnitude of some behavioral effects and under-predicting others. None of the TDANN models were built with separate model hemispheres and thus, unsurprisingly, all fail to predict hemispheric-dependent effects. Taken together, these findings indicate that current topographic deep ANN models paired with perturbation modules are reasonable guides to predict the qualitative results of direct causal experiments in IT, but that improved TDANN models will be needed for precise quantitative predictions.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».