Backpropagation destroys V1 brain alignment in one epoch, tracking RSA alignment to fMRI across training for BP, FA, predictive coding, and STDP [R]

이 논문은 훈련이 V1 정렬에 미치는 영향을 탐구한다.

이 논문은 여러 학습 규칙이 V1의 fMRI 정렬에 미치는 영향을 살펴보며, 훈련의 첫 에포크에서 BP(Backpropagation)가 90%의 정렬 손실을 초래한다는 것을 보여준다. 반면 FA(Factor Analysis)는 49% 감소하고 PC(Predictive Coding)와 STDP(Spike-Timing-Dependent Plasticity)는 25~31% 감소 후 안정화된다. 가장자리 결과에 따르면, 전역 오류 신호를 사용하는 BP가 더 높은 표현을 구축하지만 초기 표현은 파괴시킨다는 기본적인 무역이 있음을 제안한다.

This paper explores the impact of training on V1 alignment via various learning rules.

This paper examines the impact of different learning rules on fMRI alignment in V1, finding that BP (Backpropagation) leads to a 90% drop in alignment after one epoch. In contrast, FA (Factor Analysis) sees a 49% decrease, while PC (Predictive Coding) and STDP (Spike-Timing-Dependent Plasticity) only drop 25–31% and then stabilize. The findings suggest a fundamental trade-off, where global error signals from BP build higher representations but destroy earlier ones.