본 논문은 영장류 시각 피질의 거시적 구조에서 영감을 받은 새로운 신경망 아키텍처인 Visual Cortex Network (VCNet)를 제시합니다. VCNet은 서로 다른 피질 영역 간의 계층적 처리, 이중 스트림 정보 분리, 상향식 예측 피드백과 같은 주요 생물학적 메커니즘을 모방합니다. Spots-10 동물 패턴 데이터셋과 광장 이미지 분류 작업에서 기존 모델보다 우수한 성능(Spots-10: 92.1%, 광장 이미지: 74.4%)을 달성하여 신경과학적 원리를 네트워크 설계에 통합하면 더 효율적이고 강력한 모델을 만들 수 있음을 보여줍니다. 기존 CNN의 데이터 비효율성, 분포 외 일반화의 어려움, 적대적 방해에 대한 취약성 등의 한계를 극복하기 위한 시도입니다.
