論文の概要: Scaling Spherical CNNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05420v1
• Date: Thu, 8 Jun 2023 17:59:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 12:46:25.057070
• Title: Scaling Spherical CNNs
• Title（参考訳）: 球状CNNのスケーリング
• Authors: Carlos Esteves, Jean-Jacques Slotine, Ameesh Makadia
• Abstract要約: 球面の畳み込みがより大きな問題に対してどのようにスケールできるかを示す。 実験により、我々のより大きな球状CNNが、QM9分子ベンチマークのいくつかのターゲットで最先端に達することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.735829027026902
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spherical CNNs generalize CNNs to functions on the sphere, by using spherical convolutions as the main linear operation. The most accurate and efficient way to compute spherical convolutions is in the spectral domain (via the convolution theorem), which is still costlier than the usual planar convolutions. For this reason, applications of spherical CNNs have so far been limited to small problems that can be approached with low model capacity. In this work, we show how spherical CNNs can be scaled for much larger problems. To achieve this, we make critical improvements including novel variants of common model components, an implementation of core operations to exploit hardware accelerator characteristics, and application-specific input representations that exploit the properties of our model. Experiments show our larger spherical CNNs reach state-of-the-art on several targets of the QM9 molecular benchmark, which was previously dominated by equivariant graph neural networks, and achieve competitive performance on multiple weather forecasting tasks. Our code is available at https://github.com/google-research/spherical-cnn.
• Abstract（参考訳）: 球面CNNは球面上の関数に一般化し、球面畳み込みを主線形演算として用いる。 球面畳み込みを計算する最も正確かつ効率的な方法はスペクトル領域(畳み込み定理による)であり、通常の平面畳み込みよりも依然として高価である。 このため、球面cnnの応用はこれまで、低モデル容量でアプローチできる小さな問題に限定されてきた。 本研究では,球面cnnを大規模にスケールできることを示す。 これを実現するために、共通モデルコンポーネントの新しい変種、ハードウェアアクセラレーション特性を利用するコアオペレーションの実装、モデルの性質を利用するアプリケーション固有の入力表現など、重要な改善を行います。 実験により、従来等変グラフニューラルネットワークが支配していたqm9分子ベンチマークのいくつかの目標において、より大きな球形cnnが最先端に到達し、複数の天気予報タスクで競合性能を達成することが示された。 私たちのコードはhttps://github.com/google-research/spherical-cnnで利用可能です。

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