論文の概要: Image Classification using Fuzzy Pooling in Convolutional Kolmogorov-Arnold Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16268v1
• Date: Tue, 23 Jul 2024 08:18:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 18:06:10.933707
• Title: Image Classification using Fuzzy Pooling in Convolutional Kolmogorov-Arnold Networks
• Title（参考訳）: コンボリューション型コルモゴロフ・アルノルドネットワークにおけるファジィプーリングを用いた画像分類
• Authors: Ayan Igali, Pakizar Shamoi,
• Abstract要約: 我々は,コルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)分類ヘッドとファジィプールを畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に統合するアプローチを提案する。 比較分析により,kan と Fuzzy Pooling による改良 CNN アーキテクチャは,従来のモデルと同等あるいは高い精度で実現可能であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nowadays, deep learning models are increasingly required to be both interpretable and highly accurate. We present an approach that integrates Kolmogorov-Arnold Network (KAN) classification heads and Fuzzy Pooling into convolutional neural networks (CNNs). By utilizing the interpretability of KAN and the uncertainty handling capabilities of fuzzy logic, the integration shows potential for improved performance in image classification tasks. Our comparative analysis demonstrates that the modified CNN architecture with KAN and Fuzzy Pooling achieves comparable or higher accuracy than traditional models. The findings highlight the effectiveness of combining fuzzy logic and KAN to develop more interpretable and efficient deep learning models. Future work will aim to expand this approach across larger datasets.
• Abstract（参考訳）: 今日では、ディープラーニングモデルは解釈可能かつ高精度であることがますます求められている。 本稿では,KAN(Kolmogorov-Arnold Network)分類ヘッドとFuzzy Poolingを畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に統合するアプローチを提案する。 Kanの解釈可能性とファジィ論理の不確実性処理能力を利用することで,画像分類タスクの性能向上の可能性を示す。 比較分析により,kan と Fuzzy Pooling による改良 CNN アーキテクチャは,従来のモデルと同等あるいは高い精度で実現可能であることが示された。 本研究は,ファジィ論理とKANを組み合わせて,より解釈可能で効率的なディープラーニングモデルを構築することの有効性を明らかにする。 今後の取り組みは、このアプローチを大規模なデータセットに拡張することを目指している。

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