Fugu-MT 論文翻訳(概要): Complex Network for Complex Problems: A comparative study of CNN and Complex-valued CNN

論文の概要: Complex Network for Complex Problems: A comparative study of CNN and Complex-valued CNN

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04584v1
Date: Thu, 9 Feb 2023 11:51:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-10 16:03:20.041271
Title: Complex Network for Complex Problems: A comparative study of CNN and Complex-valued CNN
Title（参考訳）: 複雑問題のための複雑ネットワーク:CNNと複素数値CNNの比較研究
Authors: Soumick Chatterjee, Pavan Tummala, Oliver Speck and Andreas N\"urnberger
Abstract要約: 複素値畳み込みニューラルネットワーク(CV-CNN)は、複素値入力データの代数構造を保存することができる。 CV-CNNは、トレーニング可能なパラメータの実際の数の観点から、実数値CNNの2倍のトレーニング可能なパラメータを持つ。本稿では,CNN,CNNx2(CNNの2倍のトレーニングパラメータを持つCNN),CV-CNNの比較検討を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Neural networks, especially convolutional neural networks (CNN), are one of the most common tools these days used in computer vision. Most of these networks work with real-valued data using real-valued features. Complex-valued convolutional neural networks (CV-CNN) can preserve the algebraic structure of complex-valued input data and have the potential to learn more complex relationships between the input and the ground-truth. Although some comparisons of CNNs and CV-CNNs for different tasks have been performed in the past, a large-scale investigation comparing different models operating on different tasks has not been conducted. Furthermore, because complex features contain both real and imaginary components, CV-CNNs have double the number of trainable parameters as real-valued CNNs in terms of the actual number of trainable parameters. Whether or not the improvements in performance with CV-CNN observed in the past have been because of the complex features or just because of having double the number of trainable parameters has not yet been explored. This paper presents a comparative study of CNN, CNNx2 (CNN with double the number of trainable parameters as the CNN), and CV-CNN. The experiments were performed using seven models for two different tasks - brain tumour classification and segmentation in brain MRIs. The results have revealed that the CV-CNN models outperformed the CNN and CNNx2 models.
Abstract（参考訳）: ニューラルネットワーク、特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、近年コンピュータビジョンで使われている最も一般的なツールの1つである。これらのネットワークのほとんどは、実数値機能を使って実数値データを扱う。複素値畳み込みニューラルネットワーク(cv-cnn)は、複素値入力データの代数構造を保存でき、入力と基底とのより複雑な関係を学習することができる。異なるタスクに対するCNNとCV-CNNの比較は過去にも行われてきたが、異なるタスクで動作する異なるモデルを比較する大規模な調査は行われていない。さらに、複雑な特徴は実数成分と虚数成分の両方を含んでいるため、CV-CNNは実数値CNNの2倍のトレーニング可能なパラメータを持つ。これまでCV-CNNの性能改善は、複雑な特徴のためなのか、それとも単に2倍のトレーニング可能なパラメータの数がまだ検討されていないからなのか。本稿では,CNN,CNNx2(CNNの2倍のトレーニングパラメータを持つCNN),CV-CNNの比較検討を行った。実験は脳mriにおける脳腫瘍の分類とセグメンテーションの2つの異なる課題に対して7つのモデルを用いて行った。その結果,CV-CNNモデルはCNNおよびCNNx2モデルよりも優れていた。

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