論文の概要: Normalized Convolutional Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.05274v4
• Date: Wed, 02 Apr 2025 08:53:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-06 16:42:01.003172
• Title: Normalized Convolutional Neural Network
• Title（参考訳）: 正規化畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Dongsuk Kim, Geonhee Lee, Myungjae Lee, Shin Uk Kang, Dongmin Kim,
• Abstract要約: 我々は、畳み込みネットワークにおける正規化の新しいアプローチである正規化畳み込みニューラルネットワーク層を導入する。 この層は、畳み込み中にim2col行列の行を正規化し、スライスされた入力に本質的に適応し、カーネル構造との整合性が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9686028140278897
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a Normalized Convolutional Neural Layer, a novel approach to normalization in convolutional networks. Unlike conventional methods, this layer normalizes the rows of the im2col matrix during convolution, making it inherently adaptive to sliced inputs and better aligned with kernel structures. This distinctive approach differentiates it from standard normalization techniques and prevents direct integration into existing deep learning frameworks optimized for traditional convolution operations. Our method has a universal property, making it applicable to any deep learning task involving convolutional layers. By inherently normalizing within the convolution process, it serves as a convolutional adaptation of Self-Normalizing Networks, maintaining their core principles without requiring additional normalization layers. Notably, in micro-batch training scenarios, it consistently outperforms other batch-independent normalization methods. This performance boost arises from standardizing the rows of the im2col matrix, which theoretically leads to a smoother loss gradient and improved training stability.
• Abstract（参考訳）: 我々は、畳み込みネットワークにおける正規化の新しいアプローチである正規化畳み込みニューラルネットワーク層を導入する。 従来の方法とは異なり、このレイヤは畳み込み中にim2col行列の行を正規化し、スライスされた入力に固有の適応とカーネル構造との整合性を向上する。 この独特なアプローチは、標準的な正規化テクニックと区別し、従来の畳み込み操作に最適化された既存のディープラーニングフレームワークへの直接統合を防止する。 提案手法は,畳み込み層を含むどんな深層学習にも適用可能である。 本質的には、畳み込みプロセス内で正規化することにより、それは自己正規化ネットワークの畳み込み適応として機能し、追加の正規化レイヤを必要とせずにコア原則を維持します。 特に、マイクロバッチトレーニングシナリオでは、バッチ非依存の正規化メソッドを一貫して上回る。 この性能向上は、理論上よりスムーズな損失勾配とトレーニング安定性の向上をもたらすイム2col行列の行の標準化から生じる。

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