論文の概要: More Is More -- Narrowing the Generalization Gap by Adding Classification Heads

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04924v1
• Date: Tue, 9 Feb 2021 16:30:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-10 15:14:11.393863
• Title: More Is More -- Narrowing the Generalization Gap by Adding Classification Heads
• Title（参考訳）: より多く -- 分類ヘッドを追加して一般化ギャップを絞り込む
• Authors: Roee Cates, Daphna Weinshall
• Abstract要約: 我々は「TransNet」と呼ばれる入力変換に基づく既存のニューラルネットワークモデルのためのアーキテクチャ拡張を導入する。 私たちのモデルは、トレーニング時間のみに使用でき、予測のために刈り取られ、結果としてベースモデルと同等のアーキテクチャになります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.883733362171032
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Overfit is a fundamental problem in machine learning in general, and in deep learning in particular. In order to reduce overfit and improve generalization in the classification of images, some employ invariance to a group of transformations, such as rotations and reflections. However, since not all objects exhibit necessarily the same invariance, it seems desirable to allow the network to learn the useful level of invariance from the data. To this end, motivated by self-supervision, we introduce an architecture enhancement for existing neural network models based on input transformations, termed 'TransNet', together with a training algorithm suitable for it. Our model can be employed during training time only and then pruned for prediction, resulting in an equivalent architecture to the base model. Thus pruned, we show that our model improves performance on various data-sets while exhibiting improved generalization, which is achieved in turn by enforcing soft invariance on the convolutional kernels of the last layer in the base model. Theoretical analysis is provided to support the proposed method.
• Abstract（参考訳）: オーバーフィットは、一般的に機械学習、特にディープラーニングにおいて根本的な問題です。 画像の分類におけるオーバーフィットを減らし、一般化を改善するために、回転や反射などの変換群に不変性を用いるものもある。 しかし、全てのオブジェクトが必ずしも同じ不変性を示すわけではないため、ネットワークがデータから有用な不変性を学ぶことが望ましいと考えられる。 そのために、自己監督を動機に、「TransNet」と呼ばれる入力変換に基づく既存のニューラルネットワークモデルのアーキテクチャ強化と、それに適したトレーニングアルゴリズムを紹介します。 私達のモデルは訓練の時間だけに使用し、そして予測のためにpruned、基礎モデルに等価なアーキテクチャで起因します。 そこで,本研究では,基本モデルにおける最後の層の畳み込み核に対してソフト不変性を強制することで実現する一般化の改善を示しながら,各データセットのパフォーマンスを改善できることを示した。 提案手法をサポートするために理論解析を行う。

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