論文の概要: A layer-stress learning framework universally augments deep neural network tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08597v1
• Date: Sun, 14 Nov 2021 15:14:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-18 07:57:08.818691
• Title: A layer-stress learning framework universally augments deep neural network tasks
• Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークタスクを普遍的に拡張するレイヤストレス学習フレームワーク
• Authors: Shihao Shao, Yong Liu, Qinghua Cui
• Abstract要約: 本稿では,深層ネットワークにおける浅層・深層特徴マップの自動的・賢明な深度決定を実現する階層型深層学習フレームワーク(x-NN)を提案する。 x-NNは、アルツハイマー病分類技術チャレンジ(PRCV 2021)において、優れた予測能力を示し、トップローレルを獲得し、他のすべてのAIモデルを上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.2067442999727644
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep neural networks (DNN) such as Multi-Layer Perception (MLP) and Convolutional Neural Networks (CNN) represent one of the most established deep learning algorithms. Given the tremendous effects of the number of hidden layers on network architecture and performance, it is very important to choose the number of hidden layers but still a serious challenge. More importantly, the current network architectures can only process the information from the last layer of the feature extractor, which greatly limited us to further improve its performance. Here we presented a layer-stress deep learning framework (x-NN) which implemented automatic and wise depth decision on shallow or deep feature map in a deep network through firstly designing enough number of layers and then trading off them by Multi-Head Attention Block. The x-NN can make use of features from various depth layers through attention allocation and then help to make final decision as well. As a result, x-NN showed outstanding prediction ability in the Alzheimer's Disease Classification Technique Challenge PRCV 2021, in which it won the top laurel and outperformed all other AI models. Moreover, the performance of x-NN was verified by one more AD neuroimaging dataset and other AI tasks.
• Abstract（参考訳）: MLP(Multi-Layer Perception)やCNN(Convolutional Neural Networks)といったディープニューラルネットワークは、最も確立されたディープラーニングアルゴリズムの1つである。 隠れたレイヤの数がネットワークアーキテクチャとパフォーマンスに与える影響を考えると、隠れたレイヤの数を選択することは非常に重要ですが、それでも深刻な課題です。 さらに重要なことに,現在のネットワークアーキテクチャでは,機能抽出の最後のレイヤからのみ情報を処理することが可能です。 本稿では,層分割型深層学習フレームワーク(x-nn)について紹介する。深層ネットワークにおける浅層あるいは深層機能マップの自動的かつ賢明な深さ決定を,まず十分な数の層を設計し,次にマルチヘッドアテンションブロックで切り換える。 x-nnはアテンションアロケーションを通じてさまざまな深さ層からの機能を利用することができ、最終的な決定にも役立ちます。 その結果、x-NNはアルツハイマー病分類技術チャレンジ(PRCV 2021)において優れた予測能力を示し、この結果、他のAIモデルよりも優れていた。 さらに、x-NNの性能は、1つのADニューロイメージングデータセットや他のAIタスクによって検証された。

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