Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adaptive Feature Fusion: Enhancing Generalization in Deep Learning Models

論文の概要: Adaptive Feature Fusion: Enhancing Generalization in Deep Learning Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03290v1
Date: Tue, 4 Apr 2023 21:41:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-16 22:34:50.998610
Title: Adaptive Feature Fusion: Enhancing Generalization in Deep Learning Models
Title（参考訳）: Adaptive Feature Fusion:ディープラーニングモデルにおける一般化の強化
Authors: Neelesh Mungoli
Abstract要約: 本稿では,ディープラーニングモデルの一般化を促進するために,アダプティブ・フィーチャー・フュージョン(Adaptive Feature Fusion, AFF)を提案する。 AFFは、基礎となるデータ特性とモデル要件に基づいて、機能を適応的にフューズすることができる。この分析は、一般化能力の向上におけるAFFの有効性を示し、様々なタスクやアプリケーションのパフォーマンスを改善した。
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: In recent years, deep learning models have demonstrated remarkable success in various domains, such as computer vision, natural language processing, and speech recognition. However, the generalization capabilities of these models can be negatively impacted by the limitations of their feature fusion techniques. This paper introduces an innovative approach, Adaptive Feature Fusion (AFF), to enhance the generalization of deep learning models by dynamically adapting the fusion process of feature representations. The proposed AFF framework is designed to incorporate fusion layers into existing deep learning architectures, enabling seamless integration and improved performance. By leveraging a combination of data-driven and model-based fusion strategies, AFF is able to adaptively fuse features based on the underlying data characteristics and model requirements. This paper presents a detailed description of the AFF framework, including the design and implementation of fusion layers for various architectures. Extensive experiments are conducted on multiple benchmark datasets, with the results demonstrating the superiority of the AFF approach in comparison to traditional feature fusion techniques. The analysis showcases the effectiveness of AFF in enhancing generalization capabilities, leading to improved performance across different tasks and applications. Finally, the paper discusses various real-world use cases where AFF can be employed, providing insights into its practical applicability. The conclusion highlights the potential for future research directions, including the exploration of advanced fusion strategies and the extension of AFF to other machine learning paradigms.
Abstract（参考訳）: 近年,ディープラーニングモデルはコンピュータビジョン,自然言語処理,音声認識など,様々な領域で顕著な成功を収めている。しかしながら、これらのモデルの一般化能力は、それらの特徴融合技術の限界によって負の影響を受けうる。本稿では,特徴表現の融合過程を動的に適応させることにより,ディープラーニングモデルの一般化を促進するための新しいアプローチであるAdaptive Feature Fusion(AFF)を紹介する。提案されたAFFフレームワークは、既存のディープラーニングアーキテクチャに融合レイヤを組み込むように設計されており、シームレスな統合とパフォーマンスの向上を可能にしている。データ駆動とモデルベースの融合戦略の組み合わせを活用することで、AFFは基礎となるデータ特性とモデル要求に基づいて、機能を適応的にフューズすることができる。本稿では,各種アーキテクチャのための融合層の設計と実装を含む,AFFフレームワークの詳細について述べる。複数のベンチマークデータセットで大規模な実験を行い、従来の特徴融合技術と比較してAFFアプローチの優位性を実証した。この分析は、一般化能力の向上におけるAFFの有効性を示し、様々なタスクやアプリケーションのパフォーマンスを改善した。最後に,AFFが適用可能な実世界のさまざまなユースケースについて論じ,その実用性について考察する。この結論は、高度な融合戦略の探索や、他の機械学習パラダイムへのAFFの拡張など、将来の研究方向性の可能性を強調している。

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