論文の概要: Resolution-Invariant Image Classification based on Fourier Neural Operators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01227v1
• Date: Sun, 2 Apr 2023 10:23:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 17:14:35.893052
• Title: Resolution-Invariant Image Classification based on Fourier Neural Operators
• Title（参考訳）: フーリエニューラル演算子に基づく分解能不変画像分類
• Authors: Samira Kabri, Tim Roith, Daniel Tenbrinck, Martin Burger
• Abstract要約: 画像分類における一般化ニューラルネットワーク (FNO) の利用について, 標準畳み込みニューラルネットワーク (CNN) と比較して検討した。 我々は、ルベーグ空間上の連続およびFr'echet微分可能なニューラル作用素の例としてFNOアーキテクチャを導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3190581566723918
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we investigate the use of Fourier Neural Operators (FNOs) for image classification in comparison to standard Convolutional Neural Networks (CNNs). Neural operators are a discretization-invariant generalization of neural networks to approximate operators between infinite dimensional function spaces. FNOs - which are neural operators with a specific parametrization - have been applied successfully in the context of parametric PDEs. We derive the FNO architecture as an example for continuous and Fr\'echet-differentiable neural operators on Lebesgue spaces. We further show how CNNs can be converted into FNOs and vice versa and propose an interpolation-equivariant adaptation of the architecture.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,画像分類におけるフーリエニューラルネットワーク(fnos)の利用について,標準畳み込みニューラルネットワーク(cnns)と比較して検討する。 ニューラル作用素は、無限次元関数空間間の近似作用素に対するニューラルネットワークの離散化不変な一般化である。 特定のパラメトリゼーションを持つニューラル演算子であるFNOは、パラメトリックPDEの文脈でうまく適用されている。 我々は、ルベーグ空間上の連続およびFr'echet微分可能なニューラル作用素の例としてFNOアーキテクチャを導出する。 さらに, cnn を fnos に変換する方法を示し, アーキテクチャの補間同変適応を提案する。

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