Fugu-MT 論文翻訳(概要): Analysis of Branch Specialization and its Application in Image Decomposition

論文の概要: Analysis of Branch Specialization and its Application in Image Decomposition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05810v1
Date: Sun, 12 Jun 2022 18:27:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-15 05:02:30.199255
Title: Analysis of Branch Specialization and its Application in Image Decomposition
Title（参考訳）: 分枝の特殊化解析と画像分解への応用
Authors: Jonathan Brokman, Guy Gilboa
Abstract要約: 分岐生成ネットワークは自然に動物像を毛皮、ウイスキー、スポットの有意義なチャネルに分解し、顔画像は異なる照明成分や顔部分などのチャネルに分解することを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.477619837043214
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Branched neural networks have been used extensively for a variety of tasks. Branches are sub-parts of the model that perform independent processing followed by aggregation. It is known that this setting induces a phenomenon called Branch Specialization, where different branches become experts in different sub-tasks. Such observations were qualitative by nature. In this work, we present a methodological analysis of Branch Specialization. We explain the role of gradient descent in this phenomenon. We show that branched generative networks naturally decompose animal images to meaningful channels of fur, whiskers and spots and face images to channels such as different illumination components and face parts.
Abstract（参考訳）: 分岐ニューラルネットワークは様々なタスクに広く使われている。ブランチは独立した処理を行い、その後集約するモデルのサブパートである。この設定はブランチスペシャライゼーションと呼ばれる現象を引き起こし、異なるブランチが異なるサブタスクの専門家となることが知られている。そのような観察は自然に定性的だった。本稿では,分枝専門化の方法論分析について述べる。この現象における勾配降下の役割を説明する。分岐生成ネットワークは自然に動物像を毛皮、ウイスキー、スポットの有意義なチャネルに分解し、顔画像は異なる照明成分や顔部分などのチャネルに分解する。

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