論文の概要: Understanding Convolutional Neural Networks from Theoretical Perspective via Volterra Convolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09902v1
• Date: Tue, 19 Oct 2021 12:07:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-20 19:06:25.206924
• Title: Understanding Convolutional Neural Networks from Theoretical Perspective via Volterra Convolution
• Title（参考訳）: ボルテラ畳み込みによる理論的観点からの畳み込みニューラルネットワークの理解
• Authors: Tenghui Li and Guoxu Zhou and Yuning Qiu and Qibin Zhao
• Abstract要約: 本研究では,畳み込みニューラルネットワークと有限Volterra畳み込みの関係について検討する。 複雑なネットワークアーキテクチャに邪魔されることなく、ニューラルネットワークの全体的な特性を説明し、研究するための新しいアプローチを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.058311878382142
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study proposes a general and unified perspective of convolutional neural networks by exploring the relationship between (deep) convolutional neural networks and finite Volterra convolutions. It provides a novel approach to explain and study the overall characteristics of neural networks without being disturbed by the complex network architectures. Concretely, we examine the basic structures of finite term Volterra convolutions and convolutional neural networks. Our results show that convolutional neural network is an approximation of the finite term Volterra convolution, whose order increases exponentially with the number of layers and kernel size increases exponentially with the strides. With this perspective, the specialized perturbations are directly obtained from the approximated kernels rather than iterative generated adversarial examples. Extensive experiments on synthetic and real-world data sets show the correctness and effectiveness of our results.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,(深い)畳み込みニューラルネットワークと有限ボルテラ畳み込みの関係を明らかにすることにより,畳み込みニューラルネットワークの汎用的かつ統一的な展望を提案する。 複雑なネットワークアーキテクチャに邪魔されることなく、ニューラルネットワークの全体的な特性を説明し、研究するための新しいアプローチを提供する。 具体的には,有限項Volterra畳み込みと畳み込みニューラルネットワークの基本構造について検討する。 その結果、畳み込みニューラルネットワークは有限項ボルテラ畳み込みの近似であり、その順序は層数で指数関数的に増加し、カーネルサイズはストライド数で指数関数的に増加する。 この観点からは、特殊摂動は反復生成逆例ではなく近似された核から直接得られる。 合成および実世界のデータセットに対する大規模な実験は、結果の正しさと有効性を示している。

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