論文の概要: Position, Padding and Predictions: A Deeper Look at Position Information in CNNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.12322v1
• Date: Thu, 28 Jan 2021 23:40:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-02 02:46:38.534129
• Title: Position, Padding and Predictions: A Deeper Look at Position Information in CNNs
• Title（参考訳）: 位置、パディング、予測:CNNにおける位置情報のより深い考察
• Authors: Md Amirul Islam, Matthew Kowal, Sen Jia, Konstantinos G. Derpanis, and Neil D. B. Bruce
• Abstract要約: 一般に使われているCNNでは、絶対位置情報の驚くほどの情報が符号化されていることを示す。 ゼロパディングはCNNに内部表現の位置情報を符号化させるが、パディングの欠如は位置符号化を妨げていることを示す。 これにより、CNNにおける位置情報の役割に関するより深い疑問がもたらされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.583407443282365
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: In contrast to fully connected networks, Convolutional Neural Networks (CNNs) achieve efficiency by learning weights associated with local filters with a finite spatial extent. An implication of this is that a filter may know what it is looking at, but not where it is positioned in the image. In this paper, we first test this hypothesis and reveal that a surprising degree of absolute position information is encoded in commonly used CNNs. We show that zero padding drives CNNs to encode position information in their internal representations, while a lack of padding precludes position encoding. This gives rise to deeper questions about the role of position information in CNNs: (i) What boundary heuristics enable optimal position encoding for downstream tasks?; (ii) Does position encoding affect the learning of semantic representations?; (iii) Does position encoding always improve performance? To provide answers, we perform the largest case study to date on the role that padding and border heuristics play in CNNs. We design novel tasks which allow us to quantify boundary effects as a function of the distance to the border. Numerous semantic objectives reveal the effect of the border on semantic representations. Finally, we demonstrate the implications of these findings on multiple real-world tasks to show that position information can both help or hurt performance.
• Abstract（参考訳）: 完全接続されたネットワークとは対照的に、畳み込みニューラルネットワーク(cnns)は、有限の空間範囲の局所フィルタに関連する重みを学習することで効率を上げる。 この意味は、フィルタが見ているものを知っているかもしれないが、それが画像に配置されている場所ではないということです。 本稿では,まずこの仮説を検証し,一般的なCNNにおいて絶対位置情報が符号化されていることを示す。 ゼロパディングはCNNに内部表現の位置情報を符号化させるが、パディングの欠如は位置符号化を妨げていることを示す。 これはCNNにおける位置情報の役割についてのより深い質問を引き起こします。(i) 下流タスクに最適な位置エンコーディングを可能にする境界ヒューリスティックは? ; (ii) 位置エンコーディングは意味表現の学習に影響を与えるか? ; (iii) 位置エンコーディングは常にパフォーマンスを改善しますか? そこで我々は,CNNにおけるパディングと境界ヒューリスティックスの役割について,これまでで最大規模のケーススタディを実施している。 境界までの距離の関数として境界効果を定量化できる新しいタスクを設計します。 多くの意味的目的が境界が意味表現に与える影響を明らかにしている。 最後に、これらの発見が複数の実世界のタスクに与える影響を実証し、位置情報がパフォーマンスの助けになるか、あるいは損なうかを示す。

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