論文の概要: Iterative collaborative routing among equivariant capsules for
transformation-robust capsule networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11095v1
- Date: Thu, 20 Oct 2022 08:47:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-21 14:58:25.269605
- Title: Iterative collaborative routing among equivariant capsules for
transformation-robust capsule networks
- Title（参考訳）: トランスフォーメーションロバストカプセルネットワークのための同変カプセル間の反復的協調ルーティング
- Authors: Sai Raam Venkataraman, S. Balasubramanian, R. Raghunatha Sarma
- Abstract要約: 本稿では,同変で構成性に配慮したカプセルネットワークモデルを提案する。
構成性に対する認識は、提案した新しい反復的グラフベースのルーティングアルゴリズムを用いて得られる。
FashionMNIST, CIFAR-10, CIFAR-100の変換画像分類実験により, ICRを用いた我々のモデルは, 畳み込みベースラインとカプセルベースラインを上回り, 最先端性能を実現していることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.445605125467574
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Transformation-robustness is an important feature for machine learning models
that perform image classification. Many methods aim to bestow this property to
models by the use of data augmentation strategies, while more formal guarantees
are obtained via the use of equivariant models. We recognise that
compositional, or part-whole structure is also an important aspect of images
that has to be considered for building transformation-robust models. Thus, we
propose a capsule network model that is, at once, equivariant and
compositionality-aware. Equivariance of our capsule network model comes from
the use of equivariant convolutions in a carefully-chosen novel architecture.
The awareness of compositionality comes from the use of our proposed novel,
iterative, graph-based routing algorithm, termed Iterative collaborative
routing (ICR). ICR, the core of our contribution, weights the predictions made
for capsules based on an iteratively averaged score of the degree-centralities
of its nearest neighbours. Experiments on transformed image classification on
FashionMNIST, CIFAR-10, and CIFAR-100 show that our model that uses ICR
outperforms convolutional and capsule baselines to achieve state-of-the-art
performance.
- Abstract（参考訳）: 変換ロバスト性は、画像分類を行う機械学習モデルにとって重要な特徴である。
多くの手法は、データ拡張戦略を用いてモデルにこの特性を与えるが、より正式な保証は同変モデルを用いて得られる。
構成的あるいは部分的構造は,変換ロバストモデルを構築する上で考慮すべき画像の重要な側面でもある。
そこで本研究では,同値かつ構成性を考慮したカプセルネットワークモデルを提案する。
我々のカプセルネットワークモデルの等分散性は、注意深いチョンセン・ノベル・アーキテクチャにおける等変畳み込みの使用から生じる。
構成性に対する意識は、提案した新しい反復的グラフベースのルーティングアルゴリズム、ICR(Iterative collaborative routing)によってもたらされる。
当社の貢献の中核であるicrは、近距離にあるカプセルの次数分布を反復的に平均したスコアに基づいて、カプセルの予測を重み付けている。
FashionMNIST, CIFAR-10, CIFAR-100の変換画像分類実験により, ICRを用いた我々のモデルは, 畳み込みベースラインとカプセルベースラインを上回り, 最先端の性能を達成することを示した。
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