論文の概要: Deep multi-prototype capsule networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15445v1
• Date: Tue, 23 Apr 2024 18:37:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-25 15:23:04.529478
• Title: Deep multi-prototype capsule networks
• Title（参考訳）: 深層多目的カプセルネットワーク
• Authors: Saeid Abbassi, Kamaledin Ghiasi-Shirazi, Ahad Harati,
• Abstract要約: カプセルネットワーク(Capsule Network)は、画像の部分を特定し、階層的に全体のインスタンス化パラメータを形成するニューラルネットワークの一種である。 本稿では,画像部品のバリエーションを表現するためにカプセルネットワークを誘導するマルチプロトタイプアーキテクチャを提案する。 MNIST, SVHN, C-Cube, CEDAR, MCYT, UTSigのデータセットに対する実験結果から, 提案したモデルが画像分類精度で他のモデルよりも優れていることが明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3823356975862005
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Capsule networks are a type of neural network that identify image parts and form the instantiation parameters of a whole hierarchically. The goal behind the network is to perform an inverse computer graphics task, and the network parameters are the mapping weights that transform parts into a whole. The trainability of capsule networks in complex data with high intra-class or intra-part variation is challenging. This paper presents a multi-prototype architecture for guiding capsule networks to represent the variations in the image parts. To this end, instead of considering a single capsule for each class and part, the proposed method employs several capsules (co-group capsules), capturing multiple prototypes of an object. In the final layer, co-group capsules compete, and their soft output is considered the target for a competitive cross-entropy loss. Moreover, in the middle layers, the most active capsules map to the next layer with a shared weight among the co-groups. Consequently, due to the reduction in parameters, implicit weight-sharing makes it possible to have more deep capsule network layers. The experimental results on MNIST, SVHN, C-Cube, CEDAR, MCYT, and UTSig datasets reveal that the proposed model outperforms others regarding image classification accuracy.
• Abstract（参考訳）: カプセルネットワーク(Capsule Network)は、画像の部分を特定し、階層的に全体のインスタンス化パラメータを形成するニューラルネットワークの一種である。 ネットワークの背後にある目標は、逆コンピュータグラフィックスタスクを実行することであり、ネットワークパラメータは、部品全体を全体に変換するマッピングウェイトである。 高いクラス内または部分内変動を伴う複雑なデータにおけるカプセルネットワークの訓練性は困難である。 本稿では,画像部品のバリエーションを表現するためにカプセルネットワークを誘導するマルチプロトタイプアーキテクチャを提案する。 この目的のために、各クラスと部分の1つのカプセルを考える代わりに、提案手法は複数のカプセル(コグループカプセル)を使用し、オブジェクトの複数のプロトタイプをキャプチャする。 最終層では、コグループカプセルが競合し、そのソフトな出力が競合するクロスエントロピー損失の標的と考えられている。 さらに、中層では、最も活発なカプセルは、共群間で共有重量で次の層にマッピングされる。 その結果、パラメータの減少により、暗黙の重量共有により、より深いカプセルネットワーク層を持つことが可能である。 MNIST, SVHN, C-Cube, CEDAR, MCYT, UTSigのデータセットに対する実験結果から, 提案したモデルが画像分類精度で他のモデルよりも優れていることが明らかになった。

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