Fugu-MT 論文翻訳(概要): Zero-shot generalization across architectures for visual classification

論文の概要: Zero-shot generalization across architectures for visual classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14095v2
Date: Tue, 27 Feb 2024 20:04:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-29 17:43:18.827364
Title: Zero-shot generalization across architectures for visual classification
Title（参考訳）: 視覚分類のためのアーキテクチャ全体のゼロショット一般化
Authors: Evan Gerritz, Luciano Dyballa, Steven W. Zucker
Abstract要約: 未確認データへの一般化はディープネットワークにとって重要なデシダータムであるが、その分類精度との関係は不明確である。我々は、ディープ・コンボリューショナル・ネットワーク(CNN)からトランスフォーマー(transformer)に至るまで、一般的なネットワークが、レイヤやアーキテクチャ全体にわたって、目に見えないクラスに外挿する能力に変化があることを示します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Generalization to unseen data is a key desideratum for deep networks, but its relation to classification accuracy is unclear. Using a minimalist vision dataset and a measure of generalizability, we show that popular networks, from deep convolutional networks (CNNs) to transformers, vary in their power to extrapolate to unseen classes both across layers and across architectures. Accuracy is not a good predictor of generalizability, and generalization varies non-monotonically with layer depth. Code is available at https://github.com/dyballa/zero-shot-generalization.
Abstract（参考訳）: 未知データへの一般化はディープネットワークの重要なデシドラタムであるが、その分類精度との関係は明らかではない。最小主義的ビジョンデータセットと一般化可能性尺度を用いることで、深層畳み込みネットワーク(cnns)からトランスフォーマーまで、レイヤ間およびアーキテクチャ全体にわたって非認識クラスに外挿する能力が異なることが分かる。精度は一般化可能性の予測に適しておらず、一般化は単調に層深さで変化する。コードはhttps://github.com/dyballa/zero-shot-generalizationで入手できる。

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