論文の概要: Equivariance-bridged SO(2)-Invariant Representation Learning using Graph
Convolutional Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.09996v1
- Date: Fri, 18 Jun 2021 08:37:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-21 22:49:57.897716
- Title: Equivariance-bridged SO(2)-Invariant Representation Learning using Graph
Convolutional Network
- Title（参考訳）: グラフ畳み込みネットワークを用いた等分散ブリッジSO(2)不変表現学習
- Authors: Sungwon Hwang, Hyungtae Lim and Hyun Myung
- Abstract要約: 回転に対して堅牢な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のトレーニングは、主にデータ拡張で行われている。
本稿では,ネットワークの構造的回転不変性を実現することにより,データ拡張への依存の軽減を図っている。
本手法は,回転MNISTおよびCIFAR-10画像の最先端画像分類性能を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1657441317977376
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Training a Convolutional Neural Network (CNN) to be robust against rotation
has mostly been done with data augmentation. In this paper, another progressive
vision of research direction is highlighted to encourage less dependence on
data augmentation by achieving structural rotational invariance of a network.
The deep equivariance-bridged SO(2) invariant network is proposed to echo such
vision. First, Self-Weighted Nearest Neighbors Graph Convolutional Network
(SWN-GCN) is proposed to implement Graph Convolutional Network (GCN) on the
graph representation of an image to acquire rotationally equivariant
representation, as GCN is more suitable for constructing deeper network than
spectral graph convolution-based approaches. Then, invariant representation is
eventually obtained with Global Average Pooling (GAP), a permutation-invariant
operation suitable for aggregating high-dimensional representations, over the
equivariant set of vertices retrieved from SWN-GCN. Our method achieves the
state-of-the-art image classification performance on rotated MNIST and CIFAR-10
images, where the models are trained with a non-augmented dataset only.
Quantitative validations over invariance of the representations also
demonstrate strong invariance of deep representations of SWN-GCN over
rotations.
- Abstract（参考訳）: 回転に対して堅牢な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のトレーニングは、主にデータ拡張で行われている。
本稿では、ネットワークの構造的回転不変性を実現することにより、データ拡張への依存を減らすために、研究方向の別の進歩的なビジョンを強調する。
深い等分散架橋SO(2)不変ネットワークは、そのようなビジョンを反映するために提案される。
まず,画像のグラフ表現にグラフ畳み込みネットワーク(gcn)を実装するために,自己重み付き近辺グラフ畳み込みネットワーク(swn-gcn)を提案する。
その後、SWN-GCNから取得した頂点の同変集合に対して、高次元表現の集約に適した置換不変演算であるGlobal Average Pooling (GAP) を用いて不変表現を得る。
本手法は,MNIST と CIFAR-10 の回転画像上での最先端画像分類性能を実現する。
表現の不変性に対する定量的検証は、回転上のSWN-GCNの深い表現の強い不変性を示す。
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