卷積神經網絡可能會被與人類相同的視覺幻覺所欺騙

卷積神經網絡是一種人工神經網絡，其中的神經元以與生物大腦視覺皮層中的神經元非常相似的方式組織成感受野。如今，在各種自治系統(例如面部檢測和識別，自動駕駛汽車等)中都發現了卷積神經網絡(CNN)。這種類型的網絡在許多人工視覺任務(例如圖像分割和分類)以及許多其他應用程序中非常有效。

卷積網絡的靈感來自于人類視覺系統的行為，尤其是其基本結構，這種基本結構是由包含線性運算和非線性運算的復合模塊串聯而成的。一項發表在《視覺研究》高級在線版上的研究對卷積網絡中的視覺錯覺現象及其對人類視覺的影響進行了研究。信息和通信技術系(DTIC)的成員AlexanderGómezVila，AdrianMartín，JavierVázquez-Corral和MarceloBertalmío進行了一項研究，瓦倫西亞大學的研究員JesúsMalo參加了這項研究。

“由于CNN與我們的視覺系統之間的這種聯系，在本文中，我們希望了解卷積網絡是否遭受與我們的視覺系統類似的問題。因此，我們專注于視覺幻覺。視覺幻覺是大腦對圖像的感知與對圖像的感知有所不同的圖像確實如此。”該研究的第一作者GómezVila解釋說。

在他們的研究中，作者訓練了CNN來完成人類視覺還執行的簡單任務，例如去噪和去模糊。他們觀察到的是，在這些實驗條件下訓練的這些CNN也會被亮度和彩色視覺幻覺“欺騙”，就像視覺幻覺欺騙人類一樣。

戈麥斯·維拉(GómezVilla)說：“在我們的工作中，我們還分析了這種錯覺何時導致網絡中的響應不像實際預期的那樣，但它們也不符合人類的感知，”也就是說，CNN獲得不同的錯覺而不是人類會感覺到的錯覺。

這項研究的結果與長期以來的假設一致，該假設將低級視覺錯覺視為優化自然環境(人類在日常生活中所見)的副產品。同時，這些結果突出了人類視覺系統與CNN人工神經網絡之間的局限性和差異。