論文の概要: Hybrid Gromov-Wasserstein Embedding for Capsule Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00232v2
- Date: Tue, 24 Oct 2023 11:13:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-26 03:39:53.905817
- Title: Hybrid Gromov-Wasserstein Embedding for Capsule Learning
- Title（参考訳）: カプセル学習のためのハイブリッドGromov-Wasserstein埋め込み
- Authors: Pourya Shamsolmoali, Masoumeh Zareapoor, Swagatam Das, Eric Granger,
Salvador Garcia
- Abstract要約: Capsule Network (CapsNets) は、オブジェクト、部品、およびそれらの関係を2段階のプロセスで解析することを目的としている。
階層的関係モデリングは計算コストが高く、潜在的な利点にもかかわらずCapsNetの利用が制限されている。
本稿では,標準ベースラインモデルを超え,高性能な畳み込みモデルよりも優れた性能を示すカプセルの学習手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.520120182880333
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Capsule networks (CapsNets) aim to parse images into a hierarchy of objects,
parts, and their relations using a two-step process involving part-whole
transformation and hierarchical component routing. However, this hierarchical
relationship modeling is computationally expensive, which has limited the wider
use of CapsNet despite its potential advantages. The current state of CapsNet
models primarily focuses on comparing their performance with capsule baselines,
falling short of achieving the same level of proficiency as deep CNN variants
in intricate tasks. To address this limitation, we present an efficient
approach for learning capsules that surpasses canonical baseline models and
even demonstrates superior performance compared to high-performing convolution
models. Our contribution can be outlined in two aspects: firstly, we introduce
a group of subcapsules onto which an input vector is projected. Subsequently,
we present the Hybrid Gromov-Wasserstein framework, which initially quantifies
the dissimilarity between the input and the components modeled by the
subcapsules, followed by determining their alignment degree through optimal
transport. This innovative mechanism capitalizes on new insights into defining
alignment between the input and subcapsules, based on the similarity of their
respective component distributions. This approach enhances CapsNets' capacity
to learn from intricate, high-dimensional data while retaining their
interpretability and hierarchical structure. Our proposed model offers two
distinct advantages: (i) its lightweight nature facilitates the application of
capsules to more intricate vision tasks, including object detection; (ii) it
outperforms baseline approaches in these demanding tasks.
- Abstract（参考訳）: Capsule Networks(CapsNets)は、イメージをオブジェクト、部品、およびそれらの関係の階層にパースすることを目的として、部分全体変換と階層的コンポーネントルーティングを含む2段階のプロセスを使用する。
しかし、この階層的関係モデリングは計算コストが高く、潜在的な利点にもかかわらずcapsnetの利用が制限されている。
capsnetモデルの現在の状況は、主に彼らのパフォーマンスとカプセルのベースラインを比較することに集中しており、複雑なタスクでディープcnnの変種と同じレベルの熟練度を達成できていない。
この制限に対処するために、標準ベースラインモデルを超え、高性能な畳み込みモデルよりも優れた性能を示すカプセルの学習手法を提案する。
まず、入力ベクトルが投影される部分カプセルのグループを紹介します。
次に、まず、サブカプセルによってモデル化されたコンポーネントと入力の相違性を定量化し、次に最適な輸送によってアライメント度を決定するハイブリッドGromov-Wassersteinフレームワークを提案する。
この革新的なメカニズムは、それぞれのコンポーネント分布の類似性に基づいて、入力とサブカプセルのアライメントを定義する新しい洞察を生かしている。
このアプローチはCapsNetsの複雑な高次元データから学ぶ能力を高め、解釈可能性と階層構造を維持する。
提案モデルには2つの利点がある。
(i)その軽量な性質は、物体検出を含むより複雑な視覚タスクへのカプセルの応用を促進する。
(ii)これらの要求タスクにおけるベースラインアプローチよりも優れています。
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