Fugu-MT 論文翻訳(概要): Comparison between layer-to-layer network training and conventional network training using Convolutional Neural Networks

論文の概要: Comparison between layer-to-layer network training and conventional network training using Convolutional Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15245v1
Date: Mon, 27 Mar 2023 14:29:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-28 14:54:58.401305
Title: Comparison between layer-to-layer network training and conventional network training using Convolutional Neural Networks
Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた層間ネットワークトレーニングと従来のネットワークトレーニングの比較
Authors: Kiran Kumar Ashish Bhyravabhottla and WonSook Lee
Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、データから特徴を抽出する効果のため、様々なアプリケーションで広く利用されている。層間学習法を提案し,その性能を従来の訓練法と比較する。実験の結果, 層間学習法は両モデルの従来の訓練法よりも優れていた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6853165736531939
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Title: Comparison between layer-to-layer network training and conventional network training using Convolutional Neural Networks Abstract: Convolutional neural networks (CNNs) are widely used in various applications due to their effectiveness in extracting features from data. However, the performance of a CNN heavily depends on its architecture and training process. In this study, we propose a layer-to-layer training method and compare its performance with the conventional training method. In the layer-to-layer training approach, we treat a portion of the early layers as a student network and the later layers as a teacher network. During each training step, we incrementally train the student network to learn from the output of the teacher network, and vice versa. We evaluate this approach on a VGG16 network without pre-trained ImageNet weights and a regular CNN model. Our experiments show that the layer-to-layer training method outperforms the conventional training method for both models. Specifically, we achieve higher accuracy on the test set for the VGG16 network and the CNN model using layer-to-layer training compared to the conventional training method. Overall, our study highlights the importance of layer-wise training in CNNs and suggests that layer-to-layer training can be a promising approach for improving the accuracy of CNNs.
Abstract（参考訳）: 特徴: 階層間ネットワークトレーニングと畳み込みニューラルネットワークを用いた従来のネットワークトレーニングの比較抽象: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は,データから特徴を抽出する効果から,様々なアプリケーションで広く利用されている。しかし、CNNのパフォーマンスはアーキテクチャとトレーニングプロセスに大きく依存している。本研究では,層間学習法を提案し,その性能を従来の訓練法と比較する。層間トレーニングアプローチでは,初期層の一部を学生ネットワークとして,後期層を教師ネットワークとして扱う。各トレーニングステップにおいて,教師ネットワークの出力から学習する学生ネットワークを段階的にトレーニングし,その逆を学習する。トレーニング済みのImageNet重みと通常のCNNモデルなしでVGG16ネットワーク上でこの手法を評価する。実験の結果, 層間学習法は両モデルの従来の訓練法よりも優れていた。具体的には,VGG16ネットワークとCNNモデルのテストセットにおいて,従来のトレーニング手法と比較して,層間トレーニングにより高い精度を実現する。本研究は、CNNにおけるレイヤーワイドトレーニングの重要性を強調し、CNNの精度を向上させるための層間トレーニングが有望なアプローチであることを示す。

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