論文の概要: Revisiting the Continuity of Rotation Representations in Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.06234v2
• Date: Fri, 12 Jun 2020 04:10:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 14:35:42.365944
• Title: Revisiting the Continuity of Rotation Representations in Neural Networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークにおける回転表現の連続性の再検討
• Authors: Sitao Xiang, Hao Li
• Abstract要約: ニューラルネットワークの回転表現に関連する過去の研究で遭遇したオイラー角と単位四元数の特定の病理学的挙動を解析する。 この挙動は問題自体のトポロジ的特性に固有のものであり、不適切なネットワークアーキテクチャやトレーニング手順によって引き起こされるものではないことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.63787408331962
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we provide some careful analysis of certain pathological behavior of Euler angles and unit quaternions encountered in previous works related to rotation representation in neural networks. In particular, we show that for certain problems, these two representations will provably produce completely wrong results for some inputs, and that this behavior is inherent in the topological property of the problem itself and is not caused by unsuitable network architectures or training procedures. We further show that previously proposed embeddings of $\mathrm{SO}(3)$ into higher dimensional Euclidean spaces aimed at fixing this behavior are not universally effective, due to possible symmetry in the input causing changes to the topology of the input space. We propose an ensemble trick as an alternative solution.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルネットワークにおける回転表現に関する先行研究で遭遇したオイラー角と単位四元数の病理的挙動を注意深く解析する。 特に、ある問題に対して、これらの2つの表現は、いくつかの入力に対して完全に間違った結果をもたらすことを示し、この挙動は問題自体のトポロジ的特性に固有のものであり、不適切なネットワークアーキテクチャやトレーニング手順によって引き起こされるものではないことを示す。 さらに、この振る舞いの修正を目的とした高次元ユークリッド空間への$\mathrm{SO}(3)$の埋め込みは、入力空間の位相変化を引き起こす入力の対称性が可能であるため、普遍的に有効ではないことを示す。 代替手法としてアンサンブル・トリックを提案する。

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