論文の概要: Reduction of Class Activation Uncertainty with Background Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03238v5
• Date: Sun, 14 Jul 2024 08:40:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 05:28:16.725518
• Title: Reduction of Class Activation Uncertainty with Background Information
• Title（参考訳）: 背景情報によるクラスアクティベーションの不確かさの低減
• Authors: H M Dipu Kabir,
• Abstract要約: マルチタスク学習は、一般化を改善したハイパフォーマンスニューラルネットワークをトレーニングするための一般的なアプローチである。 マルチタスク学習と比較して,より低い計算量での一般化を実現するためのバックグラウンドクラスを提案する。 本稿では,背景画像の選択手法を提案し,今後の改善について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Multitask learning is a popular approach to training high-performing neural networks with improved generalization. In this paper, we propose a background class to achieve improved generalization at a lower computation compared to multitask learning to help researchers and organizations with limited computation power. We also present a methodology for selecting background images and discuss potential future improvements. We apply our approach to several datasets and achieve improved generalization with much lower computation. Through the class activation mappings (CAMs) of the trained models, we observed the tendency towards looking at a bigger picture with the proposed model training methodology. Applying the vision transformer with the proposed background class, we receive state-of-the-art (SOTA) performance on STL-10, Caltech-101, and CINIC-10 datasets. Example scripts are available in the 'CAM' folder of the following GitHub Repository: github.com/dipuk0506/UQ
• Abstract（参考訳）: マルチタスク学習は、一般化を改善したハイパフォーマンスニューラルネットワークをトレーニングするための一般的なアプローチである。 本稿では,計算能力に制限のある研究者や組織を支援するために,マルチタスク学習と比較して,計算能力の低下による一般化を実現するためのバックグラウンドクラスを提案する。 また,背景画像の選択手法を提案し,今後の改善について検討する。 提案手法をいくつかのデータセットに適用し,計算量を大幅に削減した一般化を実現する。 学習モデルのクラスアクティベーションマッピング(CAM)を通して,提案手法を用いて全体像を見る傾向を観察した。 STL-10、Caltech-101、CINIC-10データセット上での最先端(SOTA)性能が得られた。 スクリプトは次のGitHubリポジトリの'CAM'フォルダで利用できる。

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