NeurIPS 2019论文解读：学习一个模仿小鼠视觉系统的CNN

作者 | 杨晓凡编辑 | 唐里当前的基于 CNN 的图像识别模型确实能在许多任务中得到很高的识别准确率、也得到了许多实际应用，但 CNN 模型的泛化性和鲁棒性仍然远逊于人类视觉 —— 面对经过细微修改的、或者带有噪声的图像，人类的视觉识别几乎不受影响，而 CNN 的识别准确率则可能大幅波动；场景和视角也能显著影响 CNN 的表现，更别提从很少的样本学习物体识别了。如果说「视觉智慧」的至高水准是具有不变性的神经表征，以及图像经过复杂变换以后仍然能够识别处理的泛化能力的话，人类的/生物的视觉系统显然具有视觉智慧，而现代的 CNN 并不具备；研究生物视觉系统中视觉智慧的来源、并尝试在人工设计的视觉系统中重现它，近些年来都是神经科学领域以及 ………………………………