光変動に対するロバストなCNNのための前皮質モジュール【JST・京大機械翻訳】

Fioresi R.; Petkovic J.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202215889758431 整理番号：22P0290044

光変動に対するロバストなCNNのための前皮質モジュール【JST・京大機械翻訳】

A precortical module for robust CNNs to light variations

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発行年： 2022年02月15日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月21日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

哺乳類の低視覚経路に対する簡単な数学モデルを示し,その主要要素:網膜,外側膝核(LGN),一次視覚皮質(V1)を考慮した。視覚システムの皮質レベルと画像分類タスクで使用される一般的なCNNの構造の間の類似性は,入力画像における大域的光強度とコントラスト変動に関してロバスト性を改善するために,前皮質ニューロン回路に触発された付加的予備畳み込みモジュールの導入を示唆する。一般的なデータベースMNIST,FashionMNISTおよびSVHNに関する仮説を検証し,これらの変化に関して,そのような余分なモジュールが追加された場合,かなりロバストなCNNを得た。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

中枢神経系 , 視覚

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