본 논문은 시각 피질의 초기 정보 처리 과정을 모방하여 심층 신경망의 성능을 향상시키는 방법을 제시합니다. 시각 피질의 장거리 상호작용이 긍정적 신호를 사용한다는 점에 착안하여, 비음수 행렬 분해(NMF)를 활용한 모델을 제안합니다. 단순히 NMF 모듈만 사용한 심층 합성곱 신경망은 기존 CNN과 비교하여 성능이 떨어지지만, 각 NMF 모듈 뒤에 NMF의 긍정적 활동을 혼합하는 모듈을 추가함으로써 기존 CNN을 능가하는 성능을 달성합니다. 이는 생물학적으로 더욱 타당한 피질 (초)칼럼의 처리 과정을 모방한 것으로, 심층 신경망의 성능 향상에 기여할 가능성을 제시합니다.
