座標MLPの正則化について【JST・京大機械翻訳】

Ramasinghe Sameera; MacDonald Lachlan; Lucey Simon

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218333426048 整理番号：22P0283402

座標MLPの正則化について【JST・京大機械翻訳】

On Regularizing Coordinate-MLPs

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発行年： 2022年02月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月01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)

深層ニューラルネットワーク(回帰に対する)に対する典型的な陰的正則化仮定は,高周波信号を表現するためのコンピュータビジョンにおいて現在ユビキタスであるMLPのファミリーである座標MLPに対して保持されないことを示した。このような陰的バイアスの欠如は,訓練サンプル間の円滑な補間を混乱させ,異なるスペクトルで信号領域を横切る一般化を妨げる。Fourierレンズを通してこの挙動を調べ,座標MLPの帯域幅が増強されると,適切な事前が明示的に与えられなければ,より低い周波数が抑制される傾向があることを明らかにした。これらの洞察に基づいて,著者らは,上記の問題を緩和することができる単純な正則化技術を提案して,それは,いかなる建築修正なしで既存のネットワークに組み込むことができた。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 人工知能 , 図形・画像処理一般

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