論文の概要: Growing Deep Neural Network Considering with Similarity between Neurons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13291v1
• Date: Fri, 23 Aug 2024 11:16:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-27 20:08:51.109909
• Title: Growing Deep Neural Network Considering with Similarity between Neurons
• Title（参考訳）: ニューロン間の類似性を考慮したディープニューラルネットワークの育成
• Authors: Taigo Sakai, Kazuhiro Hotta,
• Abstract要約: 我々は、訓練段階におけるコンパクトモデルにおいて、ニューロン数を漸進的に増加させる新しいアプローチを探求する。 本稿では,ニューロン類似性分布に基づく制約を導入することにより,特徴抽出バイアスと神経冗長性を低減する手法を提案する。 CIFAR-10とCIFAR-100データセットの結果、精度が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.32776344138537
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning has excelled in image recognition tasks through neural networks inspired by the human brain. However, the necessity for large models to improve prediction accuracy introduces significant computational demands and extended training times.Conventional methods such as fine-tuning, knowledge distillation, and pruning have the limitations like potential accuracy drops. Drawing inspiration from human neurogenesis, where neuron formation continues into adulthood, we explore a novel approach of progressively increasing neuron numbers in compact models during training phases, thereby managing computational costs effectively. We propose a method that reduces feature extraction biases and neuronal redundancy by introducing constraints based on neuron similarity distributions. This approach not only fosters efficient learning in new neurons but also enhances feature extraction relevancy for given tasks. Results on CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets demonstrated accuracy improvement, and our method pays more attention to whole object to be classified in comparison with conventional method through Grad-CAM visualizations. These results suggest that our method's potential to decision-making processes.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは、人間の脳にインスパイアされたニューラルネットワークを通じて、画像認識タスクに優れています。 しかし, 予測精度を向上させるための大規模モデルの必要性は, 微調整, 知識蒸留, プルーニングといった従来の手法には, 潜在的な精度低下のような限界がある。 ニューロン形成が成体化し続けるヒト神経新生からインスピレーションを得て、訓練期間中にコンパクトモデルにおいてニューロン数を徐々に増加させる新しいアプローチを探索し、計算コストを効果的に管理する。 本稿では,ニューロン類似性分布に基づく制約を導入することにより,特徴抽出バイアスと神経冗長性を低減する手法を提案する。 このアプローチは、新しいニューロンにおける効率的な学習を促進するだけでなく、与えられたタスクに対する特徴抽出の関連性を高める。 CIFAR-10とCIFAR-100データセットの結果,精度が向上した。 これらの結果から,本手法が意思決定プロセスに応用できる可能性が示唆された。

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