Fugu-MT 論文翻訳(概要): Scaling White-Box Transformers for Vision

論文の概要: Scaling White-Box Transformers for Vision

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20299v1
Date: Thu, 30 May 2024 17:46:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-31 13:00:01.287215
Title: Scaling White-Box Transformers for Vision
Title（参考訳）: ビジョンのためのWhite-Box変換器のスケーリング
Authors: Jinrui Yang, Xianhang Li, Druv Pai, Yuyin Zhou, Yi Ma, Yaodong Yu, Cihang Xie,
Abstract要約: CRATEは、圧縮およびスパース表現を学習するために設計されたホワイトボックストランスフォーマーアーキテクチャである。我々はCRATE-$alpha$を提案し、CRATEアーキテクチャ設計におけるスパースコーディングブロックの戦略的かつ最小限の修正を特徴としている。 CRATE-$alpha$は、より大きなモデルサイズとデータセットで効果的にスケールできることを示します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 38.16232426299104
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: CRATE, a white-box transformer architecture designed to learn compressed and sparse representations, offers an intriguing alternative to standard vision transformers (ViTs) due to its inherent mathematical interpretability. Despite extensive investigations into the scaling behaviors of language and vision transformers, the scalability of CRATE remains an open question which this paper aims to address. Specifically, we propose CRATE-$\alpha$, featuring strategic yet minimal modifications to the sparse coding block in the CRATE architecture design, and a light training recipe designed to improve the scalability of CRATE. Through extensive experiments, we demonstrate that CRATE-$\alpha$ can effectively scale with larger model sizes and datasets. For example, our CRATE-$\alpha$-B substantially outperforms the prior best CRATE-B model accuracy on ImageNet classification by 3.7%, achieving an accuracy of 83.2%. Meanwhile, when scaling further, our CRATE-$\alpha$-L obtains an ImageNet classification accuracy of 85.1%. More notably, these model performance improvements are achieved while preserving, and potentially even enhancing the interpretability of learned CRATE models, as we demonstrate through showing that the learned token representations of increasingly larger trained CRATE-$\alpha$ models yield increasingly higher-quality unsupervised object segmentation of images. The project page is https://rayjryang.github.io/CRATE-alpha/.
Abstract（参考訳）: 圧縮およびスパース表現を学習するために設計されたホワイトボックストランスフォーマーアーキテクチャであるCRATEは、その固有の数学的解釈性から、標準ビジョントランスフォーマー(ViT)に代わる興味深い代替手段を提供する。言語と視覚変換器のスケーリング動作について広範な調査が行われたが、CRATEのスケーラビリティは未解決の問題である。具体的には、CRATEアーキテクチャ設計におけるスパースコーディングブロックの戦略的かつ最小限の変更を特徴とするCRATE-$\alpha$と、CRATEのスケーラビリティ向上を目的としたライトトレーニングレシピを提案する。大規模な実験を通じて、CRATE-$\alpha$は、より大きなモデルサイズとデータセットで効果的にスケールできることを実証する。例えば、われわれの CRATE-$\alpha$-B は ImageNet の分類において、これまでで最高の CRATE-B モデルの精度を3.7%上回っており、精度は83.2% である。一方、さらなるスケーリングを行う場合、CRATE-$\alpha$-L は ImageNet の分類精度85.1% を得る。さらに、これらのモデルの性能改善は、学習されたCRATEモデルの解釈可能性を高めることさえ可能であり、より大きく訓練されたCRATE-$\alpha$モデルの学習トークン表現が、画像の高品質な教師なしオブジェクトセグメンテーションをもたらすことを示した。プロジェクトページはhttps://rayjryang.github.io/CRATE-alpha/。

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