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深度神经网络 (DNN) 已成为一种强大且日益普遍的人类认知建模工具，并且经常产生类似的行为。例如，凭借其受大脑启发的分层计算组织，DNN 似乎以与人类相同的方式对现实世界的图像进行分类。这是否意味着它们的分类算法也相似？我们将问题框定为三个嵌入程度，逐步限制算法相似性评估：(i) 行为/大脑反应的等价性（这是当前的做法）、(ii) 处理以产生这些结果的刺激特征的等价性（这更具约束性）以及 (iii) 处理这些共享特征的算法的等价性（最终目标）。为了改进 DNN 作为认知模型的功能，我们为每个程度开发了一个越来越受约束的基准，该基准指定了考虑等价性的认识论条件。
大脑与其 DNN 模型之间的算法等效程度
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