論文の概要: GLCAN: Global-Local Collaborative Auxiliary Network for Local Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00446v1
• Date: Sat, 1 Jun 2024 14:02:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-06-06 07:05:16.041332
• Title: GLCAN: Global-Local Collaborative Auxiliary Network for Local Learning
• Title（参考訳）: GLCAN: ローカル学習のためのグローバルローカル協調補助ネットワーク
• Authors: Feiyu Zhu, Yuming Zhang, Changpeng Cai, Guinan Guo, Jiao Li, Xiuyuan Guo, Quanwei Zhang, Peizhe Wang, Chenghao He, Junhao Su,
• Abstract要約: 局所学習は画像分類タスクに広く研究され、その性能はエンドツーエンドの手法に匹敵する。 本稿では,グローバルローカル補助協調ネットワーク(GLCAN)の構築手法を提案する。 これは、局所学習手法がオブジェクト検出や超解像といった他のタスクにうまく適用できる最初の実演である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.533391456683713
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional deep neural networks typically use end-to-end backpropagation, which often places a big burden on GPU memory. Another promising training method is local learning, which involves splitting the network into blocks and training them in parallel with the help of an auxiliary network. Local learning has been widely studied and applied to image classification tasks, and its performance is comparable to that of end-to-end method. However, different image tasks often rely on different feature representations, which is difficult for typical auxiliary networks to adapt to. To solve this problem, we propose the construction method of Global-Local Collaborative Auxiliary Network (GLCAN), which provides a macroscopic design approach for auxiliary networks. This is the first demonstration that local learning methods can be successfully applied to other tasks such as object detection and super-resolution. GLCAN not only saves a lot of GPU memory, but also has comparable performance to an end-to-end approach on data sets for multiple different tasks.
• Abstract（参考訳）: 従来のディープニューラルネットワークは、一般的にエンドツーエンドのバックプロパゲーションを使用する。 もうひとつの有望なトレーニング方法はローカル学習であり、ネットワークをブロックに分割し、補助的なネットワークの助けを借りてそれらを並行して訓練する。 局所学習は画像分類タスクに広く研究され、その性能はエンドツーエンドの手法に匹敵する。 しかし、異なる画像タスクは、しばしば異なる特徴表現に依存するため、典型的な補助ネットワークでは適応が困難である。 そこで本研究では,グローバルローカル協調補助ネットワーク(GLCAN)の構築手法を提案する。 これは、局所学習手法がオブジェクト検出や超解像といった他のタスクにうまく適用できる最初の実演である。 GLCANは多くのGPUメモリを節約するだけでなく、複数のタスクのためのデータセットに対するエンドツーエンドのアプローチと同等のパフォーマンスを持つ。

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