論文の概要: Suitability of KANs for Computer Vision: A preliminary investigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09087v1
• Date: Thu, 13 Jun 2024 13:13:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 17:54:00.191458
• Title: Suitability of KANs for Computer Vision: A preliminary investigation
• Title（参考訳）: コンピュータビジョンにおける感性 : 予備調査
• Authors: Basim Azam, Naveed Akhtar,
• Abstract要約: Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) はニューラルネットワークのパラダイムを導入し、ネットワークの端に学習可能な関数を実装する。 本研究は,画像認識タスクに焦点をあて,視覚モデルにおけるkansの適用性と有効性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.030708956348864
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) introduce a paradigm of neural modeling that implements learnable functions on the edges of the networks, diverging from the traditional node-centric activations in neural networks. This work assesses the applicability and efficacy of KANs in visual modeling, focusing on the image recognition task. We mainly analyze the performance and efficiency of different network architectures built using KAN concepts along with conventional building blocks of convolutional and linear layers, enabling a comparative analysis with the conventional models. Our findings are aimed at contributing to understanding the potential of KANs in computer vision, highlighting both their strengths and areas for further research. Our evaluation shows that whereas KAN-based architectures perform in-line with the original claims of KAN paper for performance and model-complexity in the case of simpler vision datasets like MNIST, the advantages seem to diminish even for slightly more complex datasets like CIFAR-10.
• Abstract（参考訳）: Kolmogorov-Arnold Networks(KAN)は、ニューラルネットワークの伝統的なノード中心のアクティベーションから切り離して、ネットワークのエッジで学習可能な関数を実装するニューラルネットワークのパラダイムを導入している。 本研究は,画像認識タスクに焦点をあて,視覚モデルにおけるkansの適用性と有効性を評価する。 我々は,従来の畳み込み層と線形層の構成要素とともに,感性の概念を用いて構築されたネットワークアーキテクチャの性能と効率を主に分析し,従来のモデルとの比較分析を可能にした。 本研究の目的は,コンピュータビジョンにおけるkansの可能性の理解に寄与することであり,その強みとさらなる研究の領域を明らかにすることである。 評価の結果,MNISTのような単純なビジョンデータセットでは,KANをベースとしたアーキテクチャが,CIFAR-10のようなより複雑なデータセットにおいても,パフォーマンスとモデル複雑性の要求に対してインラインで動作することが示唆された。

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